Прогнозирование судебных решений

Прогнозирование судебных решений — это подход машинного обучения, который предсказывает решения судов и судебные исходы на основе признаков дела, юридических прецедентов и характеристик судей. Разработанный Дэниелом Кацем и его коллегами в 2017 году с использованием их известной модели прогнозирования для Верховного суда США, этот метод применяет обучение с учителем к большим наборам оцифрованных судебных решений для выявления закономерностей в том, как судьи принимают решения по делам. Прогнозирование судебных решений с тех пор распространилось на апелляционные суды, суды первой инстанции и международные трибуналы, позволяя юристам предвидеть исходы дел и принимать стратегические решения по ведению судебных процессов.