Resumen de Previsão de penas de multa para crimes cibernéticos com o uso de aprendizado de máquina e dados heterogêneos
Cibele Andréa de Godoy Fonseca, Ismar Frango Silveira
Este artigo, apresenta um estudo de caso que envolve a previsão de penas de multa aplicadas e as regras de associação das áreas do direito utilizadas pelos tribunais brasileiros referentes aos crimes cibernéticos com o uso das fases da metodologia de descoberta de conhecimento em banco de dados (em inglês knowledge discovery in database – KDD), do aprendizado de máquina e dos dados coletados dos processos de coisa julgada. Os resultados tendem a ajudar especialistas a descobrir padrões de aplicação de penas de multa diante de um conjunto de leis usadas pelos tribunais e, investigar o uso das áreas do direito por meio das regras de associação para fins de visualizar padrões de associação e, em seguida, descrever seus relacionamentos para entender as preferências dos criminosos ao longo do tempo
