Bacharelado em Sistemas da Informação

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https://repositorio.ifmg.edu.br/handle/20.500.14387/687

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Navegando Bacharelado em Sistemas da Informação por Orientador "Doutor Renato Miranda Filho"

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    Análise de padrões e tendências socioeconômicas no ENEM (2019-2023) por meio de clusterização
    (2025-04-02) Bernardes, Rafael Victor Araujo; ; Doutor Renato Miranda Filho
    Este estudo teve como objetivo caracterizar os perfis de candidatos do ENEM entre 2019 e 2023 por meio de técnicas de clusterização, analisando padrões socioeconômicos e sua relação com o desempenho no exame. Foram aplicados os métodos de agrupamento k-means e de seleção de características SelectKBest para identificar os fatores mais relevantes na composição dos grupos. Os resultados evidenciaram a persistente influência de condições socioeconômicas na distribuição das notas, com disparidades estruturais ao longo dos anos. Além disso, foram observadas tendências históricas nos perfis dos candidatos, reforçando a importância de políticas públicas voltadas à promoção da equidade educacional.
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    Comparação entre os índices SPI e SPEI e sua concordância com o Monitor de Secas em Minas Gerais (2020-2023).
    (2025-03-26) Lopes, Hudson Ferreira; Doutor Renato Miranda Filho; Doutor Carlos Alexandre Silva
    Este estudo tem como objetivo comparar os índices meteorológicos de seca SPI e SPEI na caracterização de secas no Estado de Minas Gerais entre 2020 e 2023, utilizando dados meteorológicos do INMET. Os índices foram calculados e classificados conforme tabelas de severidade de seca da literatura, sendo posteriormente comparados entre si e com os registros do Monitor de Secas Brasileiro. Os resultados indicam que ambos os índices SPI e SPEI não apresentaram concordâncias para os níveis de Seca Moderada, Seca Grave, Seca Extrema e Seca excepcional com o Monitor de Secas. Além disso, houve quantidade de acertos similares de SPI/Monitor e SPEI/Monitor, sendo predominante a Seca Fraca entre as severidades. O estudo mostrou que a presença do índice hidrológico SRI na combinação de índices que compõem o Monitor de Secas pode ser um dos motivos para a baixa concordância entre ele e os outros índices.
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    Escolha automática da métrica de distância em problemas de regressão
    (24-09-03) Rodrigues, Jonathan Felix ; Doutor Renato Miranda Filho
    Este trabalho examina a importância da escolha da medida de distância apropriada em algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente em problemas de regressão. A distância euclidiana é comumente usada, mas o estudo descobriu que a medida de distância pode afetar o acerto do modelo de regressão e propõe duas soluções para determinar a medida apropriada. A primeira avalia a variância das distâncias entre instâncias, enquanto a segunda usa uma heurística que considera a linearidade entre as distâncias e as saídas obtidas. No total, avaliamos a escolha das medidas de distância (11 possibilidades) em 10 conjuntos de dados disponíveis publicamente. A heurística da linearidade teve uma maior correlação com a saída do regressor avaliado e, portanto, conseguiu escolher as melhores medidas a serem utilizadas nos conjuntos de dados avaliados neste trabalho.