Utilização de aprendizagem de máquina na predição crimes

A segurança pública é o estado de normalidade que permite o usufruto de direitos e cumprimento de deveres. Para que este estado se mantenha, é necessário ações de prevenção de crimes e contravenções à ordem pública, se estendendo até a reparação, caso ocorra, por quebra desta segurança. Através do policiamento ostensivo a Polícia Militar causa um efeito dissuasivo, onde transgressores da lei se sintam desencorajados a cometer algum crime. No entanto, a sensação de impunidade causada pelas leis penais brasileiras dificultam o trabalho dos policiais produzindo cada vez mais transgressores em cidades gigantescas. Estes fatores fazem com que a ação preventiva da polícia militar seja ineficaz na sua totalidade, pois são muitas ocorrências de crime, uma extensão territorial muito ampla e sucateamento de meios que dificulta a cobertura de grandes áreas geográficas, como resulta do tira do cidadão a sensação de segurança e não mais coíbe a prática de ilícitos. Para cumprir o objetivo deste trabalho foi realizada uma pesquisa a fim de compreender os algoritmos de aprendizagem de máquina, e verificar a disponibilidade de conjuntos de dados que possam ser utilizados por algoritmos de machine learning através da linguagem de programação Pythone fazer uma breve análise da ocorrência de crimes no esta do do Rio de Janeiro durante o mandato do atual governador, agrupadas por cidades e áreas geográficasPublic safety is the state of normalcy that allows the usufruct of rights and fulfillment of du ties. In order for this state to continue, it is necessary to take actions to prevent crimes and contraventions to public order, extending to reparation, should it occur, for breach of this security. Through ostensive policing the Military Police has a deterrent effect, where lawbreakers feel discouraged to commit some crime. However, the sense of impunity caused by Brazilian criminal laws makes it difficult for law enforcement officers to produce more and more transgressors in gigantic cities. These fac tors mean that the preventive action of the military police is ineffective in its entirety, since there are many occurrences of crime, a very extensive territorial extension and scrapping of means that hinders the coverage of large geographic areas, as a result it robs the citi zen of the sensation of and no longer resists the practice of illicit activities. In order to fulfill the objective of this work, a research was carried out in order to under stand machine learning algorithms and to verify the availability of data sets that can be used by machine learning algorithms through the Python programming language and to make a brief analysis of the occurrence of crimes in the State of Rio de Janeiro during the current governor's term, grouped by cities and geographic area