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[ 4 ]，但在法医环境中应用很少。在法医中使用机器学习的方法也已经成为科学论述的一部分 [ 5 ]。数字取证领域对所使用的方法有特定的要求。保管链和法律确定性以及数据保护是使用人工智能 (AI) 的主要障碍。随着潜在证据来源的不断增长，人工智能在法医中的应用至关重要。机器学习和数据科学方法必须扩展为可解释和有效用于法律目的。一个例子是 Bermann 等人在本期特刊中发表的文章，它使用深度学习对刑事调查中的血迹飞溅模式进行分类。本文认为，使用此类方法不应基于信任，而应基于对所用数据和影响所用方法输出的学习特征的控制。在机器学习中，统计模型的使用通过实验来验证，其中数据分为三组 [ 6 ]。这样做是为了建立在训练数据集之外表现良好的模型，并减少过度拟合等问题[ 7 ]。
人工智能在数字取证中的应用特刊
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