どの被告人を保釈すべきか 機械学習で裁判官に助言How to Upgrade Judges with Machine Learning どの被告人を保釈すべきか 機械学習で裁判官に助言 どの被告人を保釈すべきか、機械学習の試験運用で裁判官の判断を高精度に補助できることがわかった。有色人種への偏見が減り、拘留の必要のない被告人を保釈できれば、米国で多額の税金が使われている収監費用も削減できる。 by Tom Simonite2017.03.07 171 75 5 2 裁判を待つ刑事被告人のうち、誰を保釈し、誰を拘置所に拘留しておくべきなのか？ ソフトウェアによって裁判官の判断を補助し、保釈中の再犯件数や刑事裁判中に収監される被告人の数を削減すれば、米国で多額の税金が使われている収監費用を削減できる可能性がある。 全米経済研究所（NBER）は、経済学者とコンピューター科学者による新たな研究で、ニューヨーク市で発生した事件のデータ数万件により
