PinRisk - Estudo Aplicado na Utilização de Machine Learning no Alerta da Possibilidade de Roubo e Furto de Smartphone

Nascimento, Thiago Alves do; Araujo, Guilherme Angelus Felix; Oliveira, Pedro Henrique Rezende

PinRisk - Estudo Aplicado na Utilização de Machine Learning no Alerta da Possibilidade de Roubo e Furto de Smartphone

dc.contributor.advisor	Silva, Wenderson Alexandre de Sousa
dc.contributor.author	Nascimento, Thiago Alves do
dc.contributor.author	Araujo, Guilherme Angelus Felix
dc.contributor.author	Oliveira, Pedro Henrique Rezende
dc.coverage.spatial	Universidade São Judas	pt_BR
dc.date.accessioned	2023-08-07T14:10:36Z
dc.date.available	2023-08-07T14:10:36Z
dc.date.issued	2023-06-30
dc.description.abstract	O presente artigo acadêmico tem como objetivo apresentar um modelo de previsão de roubos de smartphones baseado em machine learning em áreas urbanas utilizando como exemplo a cidade de São Paulo. O modelo é alimentado com dados dos boletins de ocorrência disponíveis no portal da transparência da Secretaria de Segurança Pública do Estado de São Paulo para identificar padrões que indicam roubo. O modelo realiza a regressão através da técnica de Random Forest (Floresta Aleatória) prevendo a probabilidade de que em uma determinada área ocorra o roubo de um smartphone. Os resultados mostram que o modelo é capaz de prever o roubo podendo alcançar uma compreensão dos dados de até 95%.	pt
dc.format.extent	28 f.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/36317
dc.language.iso	pt	pt_BR
dc.rights	Atribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/	*
dc.subject	Smartphone	pt_BR
dc.subject	Roubo	pt_BR
dc.subject	Modelo	pt_BR
dc.subject	Áreas Urbanas	pt_BR
dc.title	PinRisk - Estudo Aplicado na Utilização de Machine Learning no Alerta da Possibilidade de Roubo e Furto de Smartphone	pt_BR
dc.title.alternative	PinRisk - Applied Study on the Use of Machine Learning in Alerting the Possibility of Theft and Robbery of Smartphones.	pt_BR
dc.type	Artigo Científico	pt_BR
local.author.curso	Engenharia de Computação	pt_BR
local.author.unidade	Mooca / São Judas	pt_BR
local.contributor.coadvisor	Noriega, Carlos
local.dateissued.semester	1	pt_BR
local.modalidade.estudo	Presencial	pt_BR
local.rights.policy	Acesso aberto	pt_BR
local.subject.area	Ciências Exatas e da Terra	pt_BR
local.subject.areaanima	Engenharias	pt_BR