МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ КӨМЕГІМЕН ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ СОТ ШЕШІМДЕРІН БОЛЖАУҒА АРНАЛҒАН ДЕРЕКТЕРДІ ҚҰРУ

Аннотация

В данной работе был разработан и создан набор данных с использованием методов машинного обучения для моделирования и прогнозирования результатов судебных дел в Казахстане. Данные, составленные на основе статей «Кодекса Республики Казахстан», включают в себя различные уголовные и административные правонарушения. Набор данных включает 100 000 дел с различными атрибутами, такими как возраст обвиняемого, степень вины, а также смягчающие и отягчающие обстоятельства. Это легло в основу разработки прогностических моделей, используемых для анализа и прогнозирования юридических результатов. В статье подробно рассматриваются методы формирования данных и результаты использования различных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования исходов судебных дел. Актуальность исследования обусловлена ​​необходимостью автоматизации процессов правоприменения в Казахстане и повышения точности прогнозирования исходов судебных дел. Традиционные методы анализа требуют значительных временных и ресурсных затрат, а также осложняются конфиденциальностью реальных данных. Использование данных, сформированных на основе законодательства Республики Казахстан, позволяет изучать закономерности и разрабатывать прогностические модели, что повышает эффективность правоприменительной практики. Целью исследования является создание комплексного набора данных для анализа судебных дел, а также разработка и обучение моделей машинного обучения для прогнозирования исходов дел на основе уголовного и административного законодательства Казахстана.