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O carrinho de compras do sítio eletrônico está lotado, e o preço total agrada. Animado, você digita todas as informações referentes ao cartão de crédito e, sem entender, observa a transação ser negada. Mais tarde, descobre que o banco tinha considerado suspeito aquele seu procedimento virtual, uma vez que tinha características semelhantes às de uma fraude. Decepcionante, não? E muito comum.
A fim de melhorar a experiência dos consumidores em compras pela Internet, cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos da América, desenvolveram um sistema baseado em princípios de aprendizagem de máquina.
A aprendizagem de máquina para a detecção de fraude é baseada em equações matemáticas e algoritmos e funciona em duas etapas. Na primeira, o sistema recebe exemplificações de compras legítimas e ilegítimas. Em seguida, a máquina avalia compras reais, levando em consideração os padrões observados. O sistema funciona mais ou menos como nossos neurônios. A partir de números e fórmulas, une ponto a ponto informações sobre características de transações já feitas pelo usuário — como valores médios gastos, horários de compra, uso de celular, pontos usados, principais estabelecimentos —, até chegar a uma probabilidade de fraude final. Com cada constatação, o programa consegue melhorar os padrões aprendidos.
Segundo um arquiteto de software de uma empresa não participante do estudo, o modo como a máquina aprende os padrões antes de começar a analisar compras interfere diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais. “Se a prepararmos apenas para detectar casos de não fraude, podemos aumentar os riscos de fraudes que passam. Sendo assim, precisamos aumentar ao máximo o balanço de situações apresentadas à máquina para não pesar um lado mais do que o outro”, detalha.
Correio Braziliense, 1.º/10/2018, p. 14 (com adaptações).
O item a seguir apresenta um trecho do texto — entre aspas —, seguido de uma proposta de reescrita desse trecho. Julgue-o quanto à correção gramatical da proposta de reescrita apresentada.
“Segundo um arquiteto (...) fraudes reais”: O modo como a máquina aprende os padrões antes de começar a analisar compras, segundo um arquiteto de software de uma empresa não participante do estudo, interfere diretamente no registro de falsos positivos e fraudes reais.
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