Estão abertas até 5/8 as inscrições para a capacitação em Machine Learning por projetos. O curso, ofertado pelo Instituto Serzedello Corrêa (ISC), Escola Superior do TCU, entre 11/08 e 10/09, incluirá aulas e orientação individual on-line para o desenvolvimento dos projetos. No Machine Learning (ML, ou aprendizado de máquina), em vez de o programador descrever explicitamente os procedimentos a serem realizados para se criar um resultado esperado, são fornecidos exemplos de resultados, e o próprio algoritmo de aprendizado realiza previsões para novos casos ainda não encontrados.

Para participar, os interessados devem realizar uma pré-inscrição, que inclui um esboço de problema a ser resolvido e possíveis caminhos para sua solução. A descrição pode ser feita em quatro parágrafos. O importante é que fiquem assinalados de modo claro: a relevância do projeto para a Administração Pública, a viabilidade de execução, a disponibilidade, a qualidade e o nível de publicidade da base de dados. Na seleção, serão priorizados os projetos que apresentem possibilidades de soluções voltadas ao Controle Externo.

A capacitação busca permitir que o aluno aprenda a identificar oportunidades de uso e como aplicar técnicas de ML para descobrir padrões em seus próprios dados. Além disso, espera-se que, com a capacitação, ele possa construir modelos preditivos para estimar variáveis de interesse em função de dados correlacionados; compreender o fenômeno modelado (baseado em dados) para apoiar decisões; e melhorar a qualidade do modelo preditivo, determinando o algoritmo mais adequado ou desenhando novas variáveis – feature engineering.

Aplicações

As possibilidades de aplicação do Machine Learning para o aprimoramento da Administração Pública são diversas. É possível, por exemplo, utilizar microdados publicados sobre o Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) para identificar as escolas com melhor desempenho, considerando não apenas as notas dos alunos – como tradicionalmente é feito –, mas também as características socioeconômicas dos participantes.

Essa análise permite uma melhor compreensão da real contribuição da escola para que o aluno obtenha um resultado acima ou abaixo do que é esperado dele em função de sua situação socioeconômica. Com isso, é possível prever o desempenho esperado de futuros alunos e conceber intervenções personalizadas, além de permitir decisões baseadas em dados.

Curso Machine Learning por projetos. Realização: 11/08 a 10/09. Encontros on-line terças e quintas, de 9 às 12h, pela plataforma Teams. Clique aqui para mais informações e inscrições.