Utilize os mais avançados modelos de Machine Learning para análise estatística e predições precisas
em processos jurídicos. Cada modelo oferece diferentes abordagens e níveis de precisão para atender
suas necessidades específicas.
Baseline
Regressão Linear
Modelo estatístico fundamental que estabelece relações lineares entre variáveis para predições básicas e interpretação clara dos dados.
Interpretabilidade máxima
Processamento rápido
Todas as áreas jurídicas
Análise de correlações
Otimizado
Árvore de Decisão
Modelo baseado em regras que cria estruturas de decisão hierárquicas, oferecendo alta interpretabilidade e precisão superior.
Regras de decisão claras
Visualização hierárquica
90% do volume base
+1.5% precisão vs baseline
Avançado
Redes Neurais
Modelo de aprendizado profundo com múltiplas camadas que processa grandes volumes de dados para predições altamente precisas.
Aprendizado profundo
Padrões complexos
3x volume de dados
+3% precisão vs baseline
Restrito
Séries Temporais
Modelo especializado em análise temporal que identifica tendências e sazonalidades em dados históricos para predições futuras.
Análise temporal avançada
Detecção de tendências
Apenas Trabalhista/Família
Mínimo 24 meses de dados
Restrito
Análise de Sobrevivência
Modelo estatístico avançado que analisa a probabilidade de eventos ao longo do tempo, ideal para duração processual.
Análise de eventos críticos
Curvas de sobrevivência
Apenas Trabalhista/Família
Fatores de risco identificados
Inteligente
Algoritmo Adaptativo
Sistema inteligente de auto-ajuste baseado em contexto que otimiza automaticamente parâmetros conforme características dos dados jurídicos.
Auto-ajuste baseado em contexto
Otimização automática
Todas as áreas jurídicas
Personalização inteligente
IA Avançada
Algoritmo de Reforço
Sistema de aprendizado por recompensa que melhora continuamente através de feedback, otimizando estratégias jurídicas conforme resultados.
Aprendizado por recompensa
Melhoria contínua
Feedback automático
Estratégias otimizadas
Multi-Modelo
Algoritmo Ensemble
Combinação inteligente de múltiplos modelos que trabalham em conjunto para maximizar precisão através de consenso e diversidade preditiva.
Múltiplos modelos combinados
Consenso inteligente
Redução de erros
Máxima robustez
Experimental
Meta-Learning
Algoritmo que aprende como aprender, desenvolvendo estratégias otimizadas de aprendizado específicas para cada contexto jurídico.
Aprender como aprender
Estratégias personalizadas
Transferência de conhecimento
Evolução contínua
Experimental
Complexidade