A codificação dos dados é uma atividade importantíssima nas pesquisas e um dos desafios da inteligência artificial é justamente oferecer critérios automatizados de classificação dos dados.

O Machine Learning, em especial, é uma técnica de classificação: o algoritmo é voltado a observar classificações efetivamente feitas e descobrir o padrão envolvido nessa classificação, e isso é chamado metaforicamente de "treinamento".

Uma vez "entendido" o padrão, ou seja, uma vez desenvolvido um algoritmo que alcança os mesmos resultados do padrão classificatório do treinamento, esse algoritmo passa a ser utilizado para analisar novas ocorrências.

Porém, não é possível aprender a classificar sem uma classificação adequada. Se houver padrões classificatórios, não pode haver redução automática do padrão a algoritmos nem reprodução automatizada desses padrões. Então, o primeiro passo é entender os desafios da codificação, que podem ser evidenciados por alguns exercícios

Exercício 1. Classificando atributos de processos

1.1: Codificação para os tipos de requerentes

Partindo da base dados do artigo "Evolução do perfil dos demandantes", crie uma codificação para os tipos de requerentes e esclareça como devem ser classificados:

  1. Pessoas físicas
  2. Seções regionais de partidos políticos
  3. Associações de classe sem caráter nacional
  4. CNBB

1.2: Responda ao Questionário 1

Ainda sobre os dados do artigo "Evolução do perfil dos demandantes", responda ao Questionário 1.

Ecercício 2. Classificando decisões

Classificar as decisões é um desafio peculiar. Na pesquisa "A quem interessa o controle de constitucionalidade", existe uma classificação sobre o fundamento da decisão, o que é um desafio complexo.

2.1 Responda ao Questionário 2 - Classificação dos temas

2.2 Responda ao Questionário 3 - Classificação dos fundamentos