Navegando por Autor "Silva, Bruno dos Santos Fernandes da"
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Dissertação An investigative analysis of obvious and non-obvious Bias in judicial data using supervised and unsupervised machine learning techniques(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-07-05) Silva, Bruno dos Santos Fernandes da; Abreu, Marjory Cristiany da Costa; http://lattes.cnpq.br/2234040548103596; http://lattes.cnpq.br/9229268386945230; Cavalcante, Everton Ranielly de Sousa; http://lattes.cnpq.br/5065548216266121; Oliveira, Laura Emmanuella Alves dos Santos Santana de; http://lattes.cnpq.br/8996581733787436; Souza Neto, Plácido Antônio de; http://lattes.cnpq.br/3641504724164977Brazilian Courts have been working in virtualisation of judicial processes since this century’s rise and, since then, a massive volume of data has been produced. Computational techniques have been an intimate ally to face the increasing amount of accumulated and new lawsuits in the system. However, although there is a misunderstanding that automation solutions are always ’intelligent’, which in most cases, it is not valid, there has never been any discussion about the use of intelligent solutions for this end as well as any issues related to automatic predicting and decision making using historical data in context. One of the problems that have already come to light is the bias in judicial data sets worldwide. This work aims to analyse a judicial dataset looking for decision bias and intelligent algorithms suitability. Taking motivation from the social impact of bias in the decision-making process, we have selected gender and social condition of indicted as classes for investigation. We have used a dataset of judicial sentences (built by Além da Pena research group), identified data structure and distribution, created supervised and unsupervised machine learning models applied to the dataset and analysed the occurrence of obvious and non-obvious bias related to judicial decisions. To investigate obvious bias, classification techniques based on k-Nearest Neighbours, Naive Bayes and Decision Trees algorithms, and to non-obvious bias, the unsupervised algorithms like k-Means and Hierarchical Clustering. Our experiments have been conducted to results that do not achieve a conclusive detection of bias but suggest a trend that would confirm its occurrence in the dataset, and therefore, the need for deeper analysis and improvements of techniques.TCC Carrega Fácil - uma extensão para navegador que auxilia o trabalho no PJe2x(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-10-13) Silva Filho, Humberto Freitas da; Rodrigues, Taniro Chacon; Leiros, Willen Rodrigo de; http://lattes.cnpq.br/6438516851578298; https://lattes.cnpq.br/2157699083120258; Silva, Bruno dos Santos Fernandes daAs atividades desempenhadas por um servidor público que lida com a população podem ser desafiadoras. Muitos desses desafios estão relacionados à tecnologia, tanto na sua solução quanto na sua limitação. A Tecnologia da Informação desempenha um papel fundamental nos processos de trabalho. No entanto, ao mesmo tempo que oferece soluções, também pode criar obstáculos. Com o objetivo de contribuir para a solução da atual falta de transferência de informações entre os sistemas "Acesso Fácil" e o sistema de "Processo Judicial Eletrônico versão 2x" (PJe2x), utilizados na Central de Atendimento da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN). O objetivo deste trabalho é propor uma extensão para o navegador Google Chrome. Essa extensão recebe dados do "Acesso Fácil" e realiza uma série de manipulações na página do "PJe2x", inserindo os dados nos campos correspondentes. Isso agiliza o trabalho dos servidores da Central de Atendimento da JFRN, auxiliando na transferência dos dados de um sistema para o outro, sem a necessidade de copiar manualmente os dados um por um. Além disso, elimina a necessidade de criar mecanismos de integração entre os sistemas mencionados, o que demandaria um tempo significativo de desenvolvimento. Atualmente, essas informações são digitadas ou copiadas manualmente, item por item, resultando em atrasos significativos na produtividade e impactando negativamente o processo de abertura dos processos solicitados pelos cidadãos. Isso leva ao acúmulo de cadastros que os servidores precisam registrar no "Processo Judicial Eletrônico", aumentando, consequentemente, o tempo de resposta do Judiciário à população. Até a presente data, não existem integrações que possibilitem a transferência de dados entre os sistemas utilizados, o que ressalta a necessidade de soluções nesse sentido.TCC Uso de Machine Learning na inspeção de processos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-03-31) Justino, Nathalia Kenia Cabral; Aranha, Eduardo Henrique da Silva; http://lattes.cnpq.br/9520477461031645; http://lattes.cnpq.br/7071703944914644; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; Silva, Bruno dos Santos Fernandes da; http://lattes.cnpq.br/9229268386945230A inspeção processual ordinária é um procedimento que ocorre anualmente nas varas federais, com o objetivo de fiscalizar o andamento dos processos em tramitação. Embora exista um sistema chamado Instant para auxiliar na inspeção, esta ação ainda acontece de forma muito manual. A automatização do ato de inspeção é necessária para garantir uma fiscalização contínua, independente, padronizada e sem alterar o funcionamento normal da vara. Este estudo utiliza duas bases de dados diferentes na entrada, e o mesmo pipeline de machine learning para treinar modelos capazes de identificar a ocorrência de inspeção em processos. Os resultados obtidos nessa abordagem saíram como esperado, devido ao volume de dados e estrutura do processo, que é um arquivo composto por vários tipos de documentos. Destaca-se a importância e necessidade de aplicação da inteligência artificial para auxiliar no processo de inspeção em comparação ao atual sistema de inspeção.