O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) e a Universidade
de Brasília (UnB) desenvolvem, no âmbito do Programa
Justiça 4.0, um modelo de IA que irá permitir a verificação
automática de precedentes qualificados. A partir do texto da
petição inicial, o modelo será capaz de identificar os precedentes
qualificados dos tribunais superiores e listá-los em ordem
decrescente de similaridade, até o limite mínimo de 70% de
correspondência.
O modelo adota o método não supervisionado, que
consiste no aprendizado de máquina de forma mais autônoma a
partir da inclusão de novos dados, que não precisam ser
categorizados previamente.
Vanessa Maeji. Parceria com a UnB desenvolve modelo de IA de verificação automática de precedentes
qualificados. In: Agência CNJ de Notícias, 24 de junho de 2023.
Internet:<www.cnj.jus.br> (com adaptações).
Tendo o texto como referência inicial, julgue o item subsecutivo, a respeito de aprendizado de máquina.
O aprendizado por reforço é essencialmente uma forma de aprendizagem não supervisionada, pois seu objetivo principal é descobrir padrões ocultos e agrupamento nos dados, sem uso de rótulos; nesse paradigma, a recompensa funciona como um critério secundário de avaliação.
