Machine Learning

O aprendizado de máquina (machine learning) pode ser definido como um conjunto de algoritmos dotados de capacidade de aprendizado com o uso e/ou com o tempo e a consequente alteração de recomendações e classificações, de acordo com os resultados observados.
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O assunto é complexo, mas usaremos um exemplo real aplicado aqui na Softplan, onde usamos essa tecnologia em algumas de nossas soluções. Um exemplo seria seu uso no Gabinete Digital, que é caracterizado pela segregação automatizada dos elementos do raciocínio jurídico (Fatos, Pedidos ou outros núcleos altamente representativos) presente em peças judiciais. No caso de uma petição inicial de 60 páginas, por exemplo, um algoritmo acoplado à solução sugere ao operador de direito (assessor, magistrado, promotor ou procurador) quais são os textos que correspondem aos pedidos narrados, os fatos ou alegações que os justificam e os argumentos e normas que balizam cada pedido.

A sugestão é recomendada a partir de uma base de conhecimento em que especialistas de negócio (internos, do Lab da Justiça; e externos, assessores e magistrados) realizam a tarefa de segregação dos elementos de forma manual. A partir de uma quantidade predeterminada de extrações manuais, o algoritmo, dotado de capacidade de aprendizado, passará a sugerir – baseado nos padrões observados das extrações manuais –, de forma automatizada, os extratos de texto que correspondem a cada elemento do raciocínio jurídico. O usuário da solução passa, então, para o papel de treinador do modelo matemático que está por trás do algoritmo. No momento em que ele concorda ou discorda e corrige a classificação, ele está ensinando o algoritmo sobre a sua preferência de classificação para o processo em questão.

Quanto melhor o modelo matemático e mais casos sejam treinados, mais assertivas serão as sugestões do algoritmo.

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