پیشبینی نرخ جرم وجنایت با استفاده از یادگیری ماشین

## مقدمه
پیش‌بینی نرخ جرم یک مسئله پیچیده و حیاتی است که از ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای پر کردن شکاف‌های موجود در مکانیسم‌های تشخیص استفاده می‌کند. پیشرفت‌های اخیر در فناوری و در دسترس بودن داده‌ها، به محققان امکان استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای مطالعه و پیش‌بینی فعالیت‌های جنایی را داده است.

## یادگیری ماشین و پیش‌بینی جرم
یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تجزیه و تحلیل الگوها و پیش‌بینی استفاده می‌کند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از ML، از شبکه‌های عصبی برای رسیدگی به روابط پیچیده‌تر استفاده می‌کند. این روش‌ها به روش‌های مختلفی اعمال می‌شوند:
* **الگوریتم‌های در حال استفاده:** درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی، رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان برای آموزش داده‌های جرم و پیش‌بینی روندها و الگوهای آینده استفاده می‌شوند.
* **کاربردها:** شناسایی همبستگی بین جرایم و عوامل محیطی یا جمعیت‌شناختی (مانند مکان، آب و هوا یا زمان روز).

## مراحل پیش‌بینی جرم
* **جمع‌آوری داده‌ها:** جمع‌آوری آمار جرم، جزئیات جمعیت‌شناختی و داده‌های محیطی.
* **پیش‌پردازش داده‌ها:** تمیز کردن و فرمت‌دهی داده‌ها برای تحلیل.
* **مهندسی ویژگی‌ها:** شناسایی عوامل مرتبط برای آموزش مدل‌ها.
* **آموزش و ارزیابی مدل:** استفاده از الگوریتم‌های ML و آزمایش اثربخشی آن‌ها.
* **کاربرد نتایج:** پشتیبانی از اجرای قانون در تصمیم‌گیری و استقرار منابع.

## مجموعه داده‌ها
* **مجموعه داده جرم شیکاگو:** برای تجزیه و تحلیل جرایم در شیکاگو استفاده می‌شود.
* **مجموعه داده جرم لندن:** الگوهای جرم را با عوامل اجتماعی-اقتصادی مرتبط می‌کند.
* مجموعه داده‌های دیگر شامل لس آنجلس، نیویورک و فیلادلفیا می‌شوند.

## تکنیک‌های در حال استفاده
* **یادگیری ماشین سنتی:** تکنیک‌های رگرسیون جرایمی مانند سرقت یا از دست دادن اموال را پیش‌بینی می‌کنند. روش‌های طبقه‌بندی گزارش‌های جنایی را تجزیه و تحلیل کرده و انواع جرایم را طبقه‌بندی می‌کنند.
* **یادگیری عمیق:** تجزیه و تحلیل تصاویر، متن و ویدیو برای تشخیص ناهنجاری‌ها. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها در داده‌های پیچیده.

## مزایا و چالش‌ها
* **مزایا:** بهبود تخصیص منابع، تشخیص روندها و الگوهای جرم.
* **چالش‌ها:** نگرانی‌های حریم خصوصی و اخلاقی، قابلیت اطمینان مدل‌های پیش‌بینی در سناریوهای مختلف.

## کاربردها
* پیش‌بینی نقاط مهم جرم
* شناسایی مناطق پرخطر برای مداخلات هدفمند
* اقدامات پیشگیرانه از طریق پلیس هوشمند

## منابع
fairness,’’ Artif. Intell. Law, vol. 30, no. 1, pp. 1–17, Mar. 2022. 
[75] M. Tonry, ‘‘Predictions of dangerousness in sentencing: Déjà vu all over 
again,’’ Crime Justice, vol. 48, pp. 439–482, May 2019. 
[76] R. Muhlhoff, ‘‘Predictive privacy: Towards an applied ethics of data 
analytics,’’ Ethics Inf. Technol., vol. 23, no. 4, pp. 675–690, Dec. 2021. 
[77] T.-W. Hung and C.-P. Yen, ‘‘On the person-based predictive policing of 
AI,’’ Ethics Inf. Technol., vol. 23, no. 3, pp. 165–176, Sep. 2021. 
[78] D. Leslie, ‘‘Understanding bias in facial recognition technologies,’’ 2020, 
arXiv:2010.07023. 
[79] I. H. Sarker, ‘‘Machine learning: Algorithms, real-world applications and 
research directions,’’ Social Netw. Comput. Sci., vol. 2, no. 3, p. 160, 
May 2021. 
[80] S. Goel, R. Shroff, J. Skeem, and C. Slobogin, ‘‘The accuracy, equity, and 
jurisprudence of criminal risk assessment,’’ in Research Handbook on Big 
Data Law. Cheltenham, U.K.: Edward Elgar Publishing, 2021, pp. 9–28. 
[81] R. Yadav and S. K. Sheoran, ‘‘Crime prediction using auto regression 
techniques for time series data,’’ in Proc. 3rd Int. Conf. Workshops Recent 
Adv. Innov. Eng. (ICRAIE), Nov. 2018, pp. 1–5. 
[82] H. Wang and S. Ma, ‘‘Preventing crimes against public health with artificial 
intelligence and machine learning capabilities,’’ Socio-Economic Planning 
Sci., vol. 80, Mar. 2022, Art. no. 101043. 
[83] J. Abraham, R. Ng, M. Morelato, M. Tahtouh, and C. Roux, ‘‘Automati�cally classifying crime scene images using machine learning methodolo�gies,’’ Forensic Sci. Int., Digit. Invest., vol. 39, Dec. 2021, Art. no. 301273. 
VOLUME 11, 2023 60169

References (Formatted for Wikipedia)