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Questão FC373155

Um Advogado deseja aplicar uma técnica de Machine Learning para prever a probabilidade de uma decisão judicial ser favorável ou desfavorável a uma das partes com base em variáveis

Inteligência Artificial (IA)

FCC · 2023

Um Advogado deseja aplicar uma técnica de Machine Learning para prever a probabilidade de uma decisão judicial ser favorável ou desfavorável a uma das partes com base em variáveis como jurisprudência, detalhes do caso e histórico de decisões anteriores. O recurso de Machine Learning mais adequado para essa finalidade é

  1. Convolutional Neural Network (CNN).
  2. a técnica de Logistic Regression.
  3. o algoritmo de K-Means Clustering.
  4. Support Vector Machines (SVM) for regression.
  5. Autoencoders.
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Gabarito

B

Comentário do professor

A técnica indicada é a Regressão Logística, apropriada para problemas de classificação binária porque estima diretamente a probabilidade de um evento (decisão favorável vs. desfavorável).

O modelo relaciona preditores (jurisprudência, fatos, histórico) a uma combinação linear \(z=\beta_0+\beta_1x_1+...+\beta_nx_n\) e aplica a função sigmoide \( \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \), que mapeia \(z\) em \(p\in(0,1)\).

Em prática, interpreta-se \(p\) como a probabilidade de sucesso; usando um limiar (p.ex. 0,5) obtém‑se a classe prevista. Os coeficientes representam efeitos nos log‑odds: \( \log\frac{p}{1-p}=\beta_0+\sum\beta_i x_i\).

Treina‑se por máxima verossimilhança e é comum aplicar regularização para evitar overfitting. Sua simplicidade e interpretabilidade a tornam útil em contexto jurídico, onde explicar influências das variáveis é essencial.

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