خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Machine Learning for Criminology and Crime Research: At the Crossroads (Routledge Advances in Criminology) – PDF

آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.

• زبان فایل : انگلیسی
• نوع فایل : PDF

Machine Learning for Criminology and Crime Research: At the Crossroads (Routledge Advances in Criminology) 1st Edition,
by Gian Maria Campedelli (Author)

توضیحات فارسی

کتاب «Machine Learning for Criminology and Crime Research: At the Crossroads» نوشته‌ی Gian Maria Campedelli اثری نوآورانه در تقاطع دو حوزه‌ی مهم، یعنی یادگیری ماشین و جرم‌شناسی است. این کتاب نشان می‌دهد که چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کلان می‌توانند در فهم بهتر الگوهای جرم، پیش‌بینی وقوع جرایم و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های سیاست‌گذاران و نهادهای امنیتی مورد استفاده قرار گیرند.

موضوعات کلیدی کتاب شامل:

• معرفی مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین برای پژوهشگران علوم اجتماعی و جرم‌شناسی

• کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های جرم

• بررسی منابع داده‌ی متنی، مکانی و شبکه‌های اجتماعی در مطالعات جرم

• تحلیل فرصت‌ها و چالش‌های اخلاقی، حقوقی و روش‌شناختی در استفاده از AI در جرم‌شناسی

• آینده‌ی پژوهش‌های بین‌رشته‌ای در ترکیب علوم داده و جرم‌شناسی

این اثر هم برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های جرم‌شناسی و علوم اجتماعی و هم برای تحلیلگران داده و متخصصان علوم کامپیوتر که علاقه‌مند به کاربردهای اجتماعی و امنیتی یادگیری ماشین هستند، منبعی ارزشمند و پیشرو به شمار می‌رود.

English Description

Machine Learning for Criminology and Crime Research: At the Crossroads by Gian Maria Campedelli is a pioneering book that explores the intersection between machine learning and criminology. It highlights how computational models and data-driven approaches can enhance the understanding of crime patterns, improve prediction models, and support evidence-based policy-making.

Key topics covered include:

• An accessible introduction to machine learning methods for criminology and social sciences

• Applications of classification, clustering, and deep learning to crime data analysis

• The use of textual, spatial, and social media data in crime research

• Critical discussion on the ethical, legal, and methodological challenges of AI in criminology

• The future directions of interdisciplinary research bridging data science and criminology

This book is particularly valuable for criminology and social science scholars seeking to adopt machine learning methods, as well as for data scientists interested in applying AI techniques to real-world social and security challenges.