Uso de Machine Learning na inspeção de processos

dc.contributor.advisorAranha, Eduardo Henrique da Silva
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9520477461031645pt_BR
dc.contributor.authorJustino, Nathalia Kenia Cabral
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7071703944914644pt_BR
dc.contributor.referees1Araújo, Daniel Sabino Amorim de
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4744754780165354pt_BR
dc.contributor.referees2Silva, Bruno dos Santos Fernandes da
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9229268386945230pt_BR
dc.date.accessioned2024-06-03T11:40:21Z
dc.date.available2024-06-03T11:40:21Z
dc.date.issued2023-03-31
dc.description.abstractThe ordinary procedural inspection is a procedure that occurs annually in the federal courts, with the objective of inspecting the progress of the processes in progress. Although there is a system called Instant to assist in the inspection, this action still happens in a very manual way. The automation of the inspection act is necessary to guarantee a continuous and independent inspection, without altering the normal functioning of the court. This study uses two different databases for input, and the same machine learning pipeline to train models capable of identifying the occurrence of inspection in processes. The results obtained in this approach came out as expected, due to the volume of data and structure of the process, which is a file composed of several types of documents. It highlights the importance and necessity of applying artificial intelligence to assist in the inspection process in comparison to the current inspection system.pt_BR
dc.description.resumoA inspeção processual ordinária é um procedimento que ocorre anualmente nas varas federais, com o objetivo de fiscalizar o andamento dos processos em tramitação. Embora exista um sistema chamado Instant para auxiliar na inspeção, esta ação ainda acontece de forma muito manual. A automatização do ato de inspeção é necessária para garantir uma fiscalização contínua, independente, padronizada e sem alterar o funcionamento normal da vara. Este estudo utiliza duas bases de dados diferentes na entrada, e o mesmo pipeline de machine learning para treinar modelos capazes de identificar a ocorrência de inspeção em processos. Os resultados obtidos nessa abordagem saíram como esperado, devido ao volume de dados e estrutura do processo, que é um arquivo composto por vários tipos de documentos. Destaca-se a importância e necessidade de aplicação da inteligência artificial para auxiliar no processo de inspeção em comparação ao atual sistema de inspeção.pt_BR
dc.identifier.citationJUSTINO, Nathalia Kenia Cabral. Uso de Machine Learning na inspeção de processos. 2023. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Residência em Tecnologia da Informação) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58368
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPROGRAMA DE RESIDÊNCIA EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programRESIDÊNCIA EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO COM FOCO EM BUSINESS INTELLIGENCEpt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectInspeção processualpt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem Naturalpt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.titleUso de Machine Learning na inspeção de processospt_BR
dc.title.alternativeUse of Machine Learning in inspection of court lawsuitspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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Trabalho de conclusão de curso da residente em TI, Nathalia Justino, aprovado pela banca com conceito B.
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