Utilização de machine learning para prever atingimento de duas metas do marco legal do Saneamento Básico no Brasil (2025)
- Autor:
- Autor USP: BASTOS, ALEX MALUF - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; SANEAMENTO BÁSICO; REGRESSÃO LINEAR
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho tem o objetivo de analisar a utilização de inteligência artificial para prever atingimento de duas das quatro metas do marco legal de 2020 do saneamento básico no Brasil. As metas escolhidas foram a meta de atendimento de 99% da população em abastecimento de água e 90% da população em coleta e tratamento de esgoto até 2033. Realizou-se a busca de dados sobre o andamento das obras e sobre a porcentagem de atendimento tanto em órgãos do governo quanto em entidades de monitoração da situação do saneamento básico no Brasil. Utilizou-se técnicas de ETL (extração, transformação e carga) de dados para obtenção de dados e o manuseio dos mesmos. Realizou-se posteriormente análise exploratória dos dados obtidos no intuito de entender relações entre as variáveis obtidas. Mediante a característica temporal dos dados, para realizar a previsão do atingimento das duas metas, foram escolhidas as metodologias de aprendizado de máquina chamadas regressão linear e Random forest. Ambas foram testadas, avaliadas e tiveram suas acurácias e eficiências comparadas. O resultado das fases de treino e teste de aprendizado de máquina não foram satisfatórios. Concluiu-se que dados de entrada podem ter sido insuficientes no quesito volume, ou as variáveis independentes não foram suficientes para que os algoritmos de aprendizado de máquina tivessem acurácia e precisão desejados.
- Imprenta:
- Publisher place: São carlos
- Date published: 2025
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ABNT
BASTOS, Alex Maluf. Utilização de machine learning para prever atingimento de duas metas do marco legal do Saneamento Básico no Brasil. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aaf46ec9-a31c-47f9-bd7a-bd4509218894/Alex_Maluf_Bastos_TCC_2025.pdf. Acesso em: 26 fev. 2026. -
APA
Bastos, A. M. (2025). Utilização de machine learning para prever atingimento de duas metas do marco legal do Saneamento Básico no Brasil (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aaf46ec9-a31c-47f9-bd7a-bd4509218894/Alex_Maluf_Bastos_TCC_2025.pdf -
NLM
Bastos AM. Utilização de machine learning para prever atingimento de duas metas do marco legal do Saneamento Básico no Brasil [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aaf46ec9-a31c-47f9-bd7a-bd4509218894/Alex_Maluf_Bastos_TCC_2025.pdf -
Vancouver
Bastos AM. Utilização de machine learning para prever atingimento de duas metas do marco legal do Saneamento Básico no Brasil [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aaf46ec9-a31c-47f9-bd7a-bd4509218894/Alex_Maluf_Bastos_TCC_2025.pdf
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