- عنوان کتاب: Machine Learning in Forensic Evidence Examination
- نویسنده: Niha Ansari
- حوزه: یادگیری ماشین, آموزش فارنزیک
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 248
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 3.84 مگابایت
در دسترس بودن الگوریتمهای یادگیری ماشینی و قدرت محاسباتی عظیم مورد نیاز برای توسعه مدلهای قوی با دقت بالا، محققان را به انجام مطالعات گسترده در علوم پزشکی قانونی، به ویژه در شناسایی و بررسی شواهد یافت شده در صحنههای جرم، سوق داده است. کتاب «یادگیری ماشینی در بررسی شواهد پزشکی قانونی»، روشهای کاربرد یادگیری ماشینی را در حوزه علوم پزشکی قانونی مورد بحث قرار میدهد. تجزیه و تحلیل شواهد، سنگ بنای تحقیقات پزشکی قانونی است که برای طبقهبندی یا شخصیسازی بر اساس ویژگیهای متمایز بررسی میشود. هوش مصنوعی با پردازش کارآمد مجموعه دادههای بزرگ با ویژگیهای متعدد، افزایش دقت و سرعت در تجزیه و تحلیل پزشکی قانونی، مزیت قدرتمندی را ارائه میدهد تا به طور بالقوه خطاهای انسانی را کاهش دهد. الگوریتمها پتانسیل شناسایی الگوها و ویژگیها در شواهدی مانند سلاح گرم، مواد منفجره، شواهد ردیابی، مواد مخدر، مایعات بدن و غیره را دارند و آنها را در پایگاههای داده مختلف فهرست میکنند. علاوه بر این، آنها میتوانند در بازسازی و تشخیص رویدادهای پیچیده، مانند تصادفات و جرایم، چه در حین و چه پس از رویداد، مفید باشند. این کتاب دادههای تحقیقاتی تلفیقی در مورد کاربردهای بالقوه و استفاده از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف شواهد را در اختیار خوانندگان قرار میدهد. فصلها بر روشهای مختلف یادگیری ماشینی که در حوزههای مختلف علوم پزشکی قانونی مانند زیستشناسی، سرولوژی، علوم فیزیکی، اثر انگشت، شواهد ردیابی، بالستیک، انسانشناسی، دندانپزشکی، پزشکی قانونی دیجیتال، شیمی و سمشناسی و همچنین کاربرد بالقوه تجزیه و تحلیل کلانداده در پزشکی قانونی به کار میروند، تمرکز دارند. این کتاب با بررسی پیشرفتهای اخیر در یادگیری ماشینی، به چالشهای پیش روی متخصصان در طول معاینات معمول و چگونگی کمک یادگیری ماشینی به غلبه بر این چالشها نیز میپردازد. یادگیری ماشینی در بررسی شواهد پزشکی قانونی منبع ارزشمندی برای دانشگاهیان، دانشمندان پزشکی قانونی، متخصصان حقوقی و کسانی است که در تحقیقات و تجزیه و تحلیل در سازمانهای اجرای قانون کار میکنند.
The availability of machine-learning algorithms, and the immense computational power required to develop robust models with high accuracy, has driven researchers to conduct extensive studies in forensic science, particularly in the identification and examination of evidence found at crime scenes. Machine Learning in Forensic Evidence Examination discusses methodologies for the application of machine learning to the field of forensic science. Evidence analysis is the cornerstone of forensic investigations, examined for either classification or individualization based on distinct characteristics. Artificial intelligence offers a powerful advantage by efficiently processing large datasets with multiple features, enhancing accuracy and speed in forensic analysis to potentially mitigate human errors. Algorithms have the potential to identify patterns and features in evidence such as firearms, explosives, trace evidence, narcotics, body fluids, etc. and catalogue them in various databases. Additionally, they can be useful in the reconstruction and detection of complex events, such as accidents and crimes, both during and after the event. This book provides readers with consolidated research data on the potential applications and use of machine learning for analyzing various types of evidence. Chapters focus on different methodologies of machine learning applied in different domains of forensic sciences such as biology, serology, physical sciences, fingerprints, trace evidence, ballistics, anthropology, odontology, digital forensics, chemistry and toxicology, as well as the potential use of big data analytics in forensics. Exploring recent advancements in machine learning, coverage also addresses the challenges faced by experts during routine examinations and how machine learning can help overcome these challenges. Machine Learning in Forensic Evidence Examination is a valuable resource for academics, forensic scientists, legal professionals and those working on investigations and analysis within law enforcement agencies.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
نظرات کاربران