MODELAGEM ESTOCÁSTICA E APRENDIZADO DE MÁQUINA: INTEGRAÇÃO ENTRE ESTATÍSTICA, MATEMÁTICA E COMPUTAÇÃO NA PREVISÃO DE CENÁRIOS COMPLEXOS

Abstract

A integração entre modelagem estocástica e aprendizado de máquina constitui convergência interdisciplinar que transforma capacidades preditivas em cenários complexos caracterizados por incerteza, alta dimensionalidade e não linearidade. Este estudo justifica-se pela necessidade de compreender como estatística, matemática e computação convergem para desenvolver métodos robustos que capturem padrões em dados massivos e quantifiquem incertezas em sistemas dinâmicos. O objetivo principal consiste em analisar a integração entre modelagem estocástica e aprendizado de máquina, investigando fundamentos teóricos, métodos computacionais e aplicações práticas na previsão de cenários complexos. A metodologia caracteriza-se como pesquisa qualitativa de natureza exploratória e descritiva, fundamentada em revisão sistemática da literatura especializada publicada entre 2019 e 2025. Os principais resultados evidenciam que regularização possui interpretação probabilística através de distribuições a priori, que algoritmos de Monte Carlo e inferência variacional oferecem alternativas complementares para aproximação de distribuições intratáveis, e que aplicações práticas exigem equilíbrio entre desempenho preditivo e interpretabilidade. As conclusões indicam que convergência entre estatística e aprendizado de máquina reflete síntese conceitual profunda que preserva rigor inferencial enquanto incorpora flexibilidade algorítmica, exigindo formação interdisciplinar e consciência crítica sobre limitações metodológicas.