تحلیل دادههای جرمشناسی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

در دهه اخیر، با پیشرفت روزافزون فناوری و افزایش حجم دادهها، تحلیل دادهها به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزههای مختلف مورد استفاده قرار گرفته است . یکی از این حوزهها که تحلیل دادهها در آن نقش حیاتی دارد، حوزه جرمشناسی است . جرمشناسی یکی از علوم حقوقی است که به شناسایی ، جمع آوری و تحلیل دادههای مرتبط با جرمهای رخداده می پردازد. با توجه به حجم عظیم دادههای جرمشناسی و پیچیدگی الگوهای موجود در آنها، استفاده از روشهای سنتی برای تحلیل این دادهها با چالش های بسیاری همراه است . به همین دلیل ، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان یک رویکرد جدید و موثر در تحلیل دادههای جرمشناسی مورد توجه قرار گرفته است . هدف اصلی این مقاله ، ارائه یک چارچوب جامع برای تحلیل دادههای جرمشناسی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین است . در این چارچوب، مراحل مختلف تحلیل دادههای جرمشناسی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین شامل پیش پردازش دادهها، انتخاب ویژگی ها، انتخاب الگوریتم های مناسب ، آموزش مدلها و ارزیابی و بهبود مدلها شرح داده می شود. همچنین ، مطالعات موردی از استفاده الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل دادههای جرمشناسی معرفی می شوند تا نتایج و کارایی این رویکرد را بهتر درک کنیم .

کلیدواژه ها:

جرم شناسی ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده