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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Canedo, Daniel Rosa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1405718290259067pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Tabares, Camila de Vasconcelos-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9702630131731425pt_BR
dc.contributor.referee1Tabares, Camila de Vasconcelos,-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9702630131731425pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira, Luíla Moraes de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0133946466764346pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, Kalinka Martins da-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6910549571698297pt_BR
dc.creatorFernandes, Miguel Ângelo Pinheiro-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9240821523361169pt_BR
dc.date.accessioned2025-08-11T18:08:45Z-
dc.date.available2025-08-11T18:08:45Z-
dc.date.issued2025-02-19-
dc.identifier.citationFERNANDES, Miguel Ângelo Pinheiro. Aprendizado de máquina aplicado à detecção de fake news em português do Brasil. 2025. 66 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Sistemas de Informação). - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, Câmpus Luziânia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/2354-
dc.description.resumoAs Fakes News, têm se tornado cada vez mais presentes na sociedade, principalmente com o avanço da internet e das redes sociais. A facilidade de disseminação de informações na era digital tem sido um terreno fértil para a propagação de notícias falsas, que muitas vezes são compartilhadas sem a devida checagem da veracidade dos fatos. Nesse contexto, a inteligência artificial, mais especificamente o aprendizado de máquina, é apontada como uma possível solução para a detecção de Fake News. O aprendizado pode processar grandes quantidades de dados em um curto período, o que os torna uma ferramenta utilizada para a identificação de Fake News. O objetivo deste estudo é realizar uma revisão sistemática sobre Fake News e uma analise qualittiva e quantitativa dos algoritmos de aprendizado de máquina em identificar notícias falsas, e determinar a relevância da sua precisão na detecção de Fake News, contribuindo assim para mitigar os impactos negativos das Fake News na sociedade. Para isso, é realizado um levantamento bibliográfico sobre o tema ’Fake News e aprendizado de máquina’, juntamente com a utilização da base de dados Fake.br, que contém 7.200 notícias em português. Como resultado preliminar deste estudo, foi observado que o algoritmo SVM alcançou a maior acurácia, com um valor de 0,95, destacando-se como o mais eficiente entre os modelos testados. Em comparação, a CNN apresentou uma acurácia de 0,89, enquanto o Naive Bayes obteve um desempenho intermediário, com acurácia de 0,92.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Helio Lino Delfino (helio.delfino@ifg.edu.br) on 2025-08-11T18:01:37Z No. of bitstreams: 1 tcc_Miguel Ângelo Pinheiro Fernandes.pdf: 2366901 bytes, checksum: a720032ee709403be043f2f24123caeb (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Helio Lino Delfino (helio.delfino@ifg.edu.br) on 2025-08-11T18:08:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_Miguel Ângelo Pinheiro Fernandes.pdf: 2366901 bytes, checksum: a720032ee709403be043f2f24123caeb (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-08-11T18:08:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_Miguel Ângelo Pinheiro Fernandes.pdf: 2366901 bytes, checksum: a720032ee709403be043f2f24123caeb (MD5) Previous issue date: 2025-02-19en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInsitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCâmpus Luziâniapt_BR
dc.publisher.initialsIFGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.subjectNotícias falsaspt_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleAprendizado de máquina aplicado à detecção de fake news em português do Brasilpt_BR
dc.title.alternativeMachine learning applied to the detection of fake news in Brazilian Portuguesept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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