Previsão de penas de multa de crimes cibernéticos no Brasil:
uma contribuição do aprendizado de máquina e da inteligência artificial explicável
Palabras clave:
Aprendizado de máquina, CBA, Crimes cibernéticos, Inteligência Artificial Explicável, XGBoostResumen
Este artigo apresenta o uso da ‘inteligência artificial explicável’ no contexto da previsão de penas de multa de crimes cibernéticos e para atingir esse objetivo primeiro é conduzida a previsão de penas de multa aplicadas pelos tribunais brasileiros referentes aos crimes cibernéticos utilizando dados coletados dos processos de coisa julgada e do aprendizado de máquina, e em seguida é feita a explicação de quais fatores, dentre os presentes no modelo, que mais influenciam os resultados da previsão. Essa previsão será feita obedecendo às fases da metodologia de descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD) e com o uso de dois algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Os resultados tendem a ajudar especialistas a descobrir os fatores que podem influenciar nos padrões de aplicação de penas de multa pelos tribunais e com base nesses padrões fazer análises e previsões.
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