Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений. Монография

«Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений: монография» — это монография о применении искусственного интеллекта и методов математической статистики в криминалистическом анализе преступлений. Александр Бессонов показывает, как работать с массивами данных и использовать цифровые модели для изучения преступной деятельности. Издание адресовано тем, кто изучает криминалистику и ищет не общее рассуждение о новых технологиях, а предметный разбор инструментов, которые можно применять в исследовательской и следственной практике. О чём монография В центре внимания — криминалистика, анализ сведений о преступлениях и способы извлекать из них значимую информацию. Автор разбирает, как в этой сфере применяются машинное обучение, глубокое обучение, регрессионный и кластерный анализ, а также корреляционный и дисперсионный анализ. Отдельное место занимает работа с географическими координатами и временными характеристиками преступлений. Монография затрагивает цифровые модели серийных преступлений, в том числе деяний на сексуальной почве. Показано, как статистические и интеллектуальные методы помогают выявлять повторяющиеся признаки и устойчивые связи между эпизодами. Важная часть содержания — системы поддержки принятия решений, которые используются для прогнозирования характеристик преступника и его действий. Ключевые темы монографии Главная тема — интеграция цифровых технологий в правоохранительную деятельность. Искусственный интеллект рассматривается не как абстрактная идея, а как рабочий инструмент криминалистического изучения преступлений. В книге связаны теория и прикладной анализ: читатель получает математическую основу и видит, как эти подходы работают на реальных массивах данных. Среди ключевых направлений — построение обучающих выборок, обработка больших массивов сведений, поиск типичных закономерностей и создание моделей для поддержки следствия. В книге упоминаются градиентный бустинг, нейронные сети, логистическая регрессия и другие алгоритмы, которые используются для прогнозирования расстояния от места преступления до места проживания преступника, возраста, наличия судимостей и других характеристик. Практическая часть Монография ценна не только теоретическим разбором. В ней есть пошаговое описание реализации алгоритмов и аналитических процедур в Excel и R. Такой формат делает материал воспроизводимым: можно проследить логику построения моделей и увидеть, как именно статистические методы и искусственный интеллект применяются к криминалистическим данным. Практическая часть связана с задачами научного исследования и расследования преступлений. Это подробный разбор прикладных решений, который опирается на конкретные методы обработки данных и может быть полезен как для учёбы, так и для профессиональной работы. Кому будет полезно Издание рассчитано на учёных и практиков правоохранительных органов, а также на аспирантов, адъюнктов, студентов и слушателей вузов, которым интересны искусственный интеллект, математическая статистика и криминалистика. Монография особенно полезна тем, кто изучает цифровые технологии в расследовании преступлений и ищет содержательный материал о системах поддержки принятия решений для следствия. В книге затрагиваются темы серийных преступлений, включая тяжкие насильственные деяния. При этом основной акцент сделан не на сенсационности, а на методе: анализе данных, следственной логике и возможностях современных инструментов в криминалистическом изучении преступлений.