MACHINE LEARNING APLICADA PARA CRIAR UM MODELO PREDITIVO DE EGRESSOS DE APOSENTADORIAS PARA A UNIVERSIDADE FEDERAL DO TRIÂNGULO MINEIRO

O estudo tem como objetivo verificar a viabilidade de usar Inteligência Artificial (Machine Learning) para criar um modelo preditivo para fazer previsões de egresso por aposentadoria na Universidade Federal do Triângulo Mineiro, um órgão do serviço público federal, identificando assim os seus cargos e os seus setores que mais serão afetados com as aposentadorias neste ano. Foram analisados, com estatística descritiva, os dados dos servidores ativos e servidores inativos (Aposentados), buscando os atributos que são mais relevantes para o desenvolvimento, e para escolha de uma técnica de Marchine Learning. Após essa análise, será criado o modelo preditivo de egresso, e também será feita a verificação da acurácia e da precisão do modelo, verificando assim se o modelo poderá ou não ser utilizado para fazer as previsões. Verificado a acurácia e a precisão será feita a previsão, gerando assim o relatório com as quantidades de servidores que poderão aposentar neste ano. E assim, podemos também aproveitar o modelo para gerar a previsão de aposentadoria para os próximos anos, sendo necessário somente fazer o treinamento do modelo com os dados atuais