Прогнозування судових рішень

Прогнозування судових рішень — це підхід машинного навчання, який передбачає судові рішення та результати на основі ознак справи, правових прецедентів та характеристик суддів. Започаткований Даніелем Катцем та його колегами у 2017 році з їхньою відомою моделлю прогнозування рішень Верховного суду США, цей метод застосовує кероване навчання до великих наборів оцифрованих судових рішень для виявлення закономірностей у тому, як судді вирішують справи. Прогнозування судових рішень відтоді поширилося на апеляційні суди, суди першої інстанції та міжнародні трибунали, дозволяючи юристам передбачати результати справ та приймати стратегічні рішення щодо судових процесів.