INTEGRAÇÃO DE DADOS POLICIAIS E PENAIS PARA PREVISÃO DE RECIDIVA CRIMINAL COM INTELIGÊNCIA ARTIFICAL
Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Recidiva Criminal, Machine Learning, Dados Policiais, Políticas PúblicasResumo
Este estudo investiga o uso de inteligência artificial para prever a recidiva criminal no Brasil por meio da integração de dados policiais e penais em modelos de machine learning. A recidiva criminal, um problema significativo para a segurança pública e a eficácia das políticas penais, será abordada através da análise e aplicação de técnicas avançadas de IA. A pesquisa busca desenvolver modelos preditivos robustos, que identifiquem fatores de risco associados à reincidência e que possam ser aplicados em diversas regiões do país. A metodologia quantitativa envolve a coleta e análise de grandes volumes de dados, a aplicação de técnicas de machine learning, e a validação rigorosa dos modelos desenvolvidos. Espera-se que os resultados contribuam para políticas públicas mais informadas e uma justiça penal mais equitativa.
Downloads
Referências
BISHOP, C. M. Reconhecimento de Padrões e Aprendizado de Máquina. Springer, 2006.
BREIMAN, L. Florestas Aleatórias. Aprendizado de Máquina, v. 45, n. 1, p. 5-32, 2001.
JAMES, G., et al. Introdução ao Aprendizado Estatístico. Springer, 2013.
LIU, Y., et al. Inteligência Artificial e Big Data na Justiça Criminal. Revisão Anual de Criminologia, v. 1, p. 537-560, 2018.
MINAYO, M. C. S. O Desafio do Conhecimento: Pesquisa Qualitativa em Saúde. São Paulo: Hucitec, 2014.
SILVER, D., et al. Dominando o Jogo de Go com Redes Neurais Profundas e Busca em Árvore. Natureza, v. 529, n. 7587, p. 484-489, 2016.
WITTEN, I. H., FRANK, E., & HALL, M. A. Mineração de Dados: Técnicas e Ferramentas de Aprendizado de Máquina Práticas. Morgan Kaufmann, 2011.