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Machine Learning e sua aplicação na economia é tema de seminário no Ipece
Sex, 11 de Maio de 2018 10:26

O Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (Ipece), órgão vinculado à Secretaria de Planejamento e Gestão (Seplag) do Governo do Estado, realizou, na manhã de hoje (11), mais uma edição (a quarta) do Seminário Acadêmico com o tema “Machine Learning aplicado à economia”, que foi abordado pelo professor Rafael Barros Barbosa, do Departamento de Economia Aplicada (DEA) da Universidade Federal do Ceará (UFC). Machine Learning diz respeito aos métodos estatísticos/computacionais que buscam realizar a melhor previsão para determinada variável, explorando correlações entre grandes conjuntos de dados (big data). O evento foi aberto pelo diretor Geral do Ipece, professor Flávio Ataliba, e contou com a participação de estudantes, economistas, analistas de políticas públicas, assessores técnicos e diretores do Instituto.

A palestra do professor Rafael Barros enfocou a definição de Machine Learning e suas aplicações em várias áreas, especialmente em economia, bem como em políticas públicas. Machine Learning é uma área da ciência da computação que significa aprendizado da máquina” e faz parte do conceito de inteligência artificial. É uma programação usada nos computadores, formada por regras previamente definidas que permitem que os computadores tomem decisões com base nos dados prévios e em dados usados pelo usuário. De acordo com programações feitas o computador tem habilidade para tomar decisões que podem resolver problemas ou impulsionar publicações na internet, por exemplo.

A base de funcionamento são os algoritmos, que são sequências definidas e compostas por informações e instruções que vão ser seguidas pelo computador. Essas sequências permitem que os computadores tomem uma decisão de acordo com a situação e com as informações que foram inseridas nele. É o algoritmo que carrega as informações sobre como devem ser feitos determinados procedimentos e operações ou sobre como uma ação deve ser executada. Existem vários tipos de aplicação e de linguagens de programação para o uso dos algoritmos. Elas variam de acordo com a necessidade que vai ser atendida ou com o objetivo do algoritmo criado.

Existem dois tipos principais de aprendizado da máquina: a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não supervisionada. Na aprendizagem supervisionada existe um conjunto prévio de dados inseridos na máquina e as sugestões que serão dadas ao usuário devem ser parecidas com os dados registrados (existe uma variável alvo da previsão e um conjunto de variáveis que serão usadas como preditores). Basicamente as informações são usadas para prever um resultado esperado pelo usuário ou para fazer a classificação de elementos usados. Na aprendizagem não supervisionada não existe um resultado específico esperado, ou seja, não é possível prever os resultados do cruzamento das informações. Nesse tipo de aprendizagem os dados são agrupados e os resultados mudam de acordo com as variáveis (buscam extrair conteúdo preditivo sem que exista uma variável alvo).


SEMINÁRIO

O primeiro seminário foi realizado em março deste ano (16) e teve como tema “A balança comercial é uma restrição ao crescimento econômico dos estados brasileiros? Uma análise para o período de 1991 a 2009”, assunto abordado por Felipe de Sousa Bastos, um dos autores do artigo/tema, juntamente com Guilherme Irffi e Ivan Castelar, todos do Programa de Pós-Graduação em Economia (CAEN) da Universidade Federal do Ceará (UFC). Ele fez a exposição para diretores, técnicos e analistas de políticas públicas do Ipece, seguido de debate. Já a segunda edição do seminário ocorreu em abril (05), quando o assunto abordado foi o “Problema do risco moral na educação básica: um modelo agente-principal para a distribuição de recursos da cota parte do ICMS”, trabalho apresentado por Diego Rafael Fonseca Carneiro, doutorando do CAEN da Universidade Federal do Ceará (UFC). O estudo tem como objetivo explicitar os mecanismos envolvidos nas transferências interfederativas, com foco na melhoria educacional, por meio da abordagem do modelo de Agente-Principal. A terceira edição do Seminário ocorreu no último dia 04, quando estudante de graduação, mestrando e doutorando apresentaram seus artigos selecionados pelo Centro de Análise de Dados e Avaliação de Políticas Públicas (CAPP), criado pelo Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (Ipece).


Assessoria de Comunicação do Ipece
(85) 3101.3509

 

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