В некотором смысле, даже самые точные суждения налоговых юристов часто бывают неточными, основанными или нацеленными на чрезмерно общие законы, основанные на личном опыте или искаженные потребительскими ожиданиями. тем не менее, достижения в области машинного обучения (ML) дают юристам возможность использовать эти революционные способы для помощи в своих выводах.
Алгоритмы процедуры выявят скрытые тенденции в доступных знаниях, оценивая основные моменты и последствия прошлых дел, чтобы повлиять на лучшие результаты новых ситуаций.
При наличии адекватного набора данных о последствиях, вынесенных ранее в судебном порядке, по юридическому вопросу, включающему анализ конкретных обстоятельств дела, миллилитровая система Associate in Nursing может с высокой точностью прогнозировать свои прогнозы в нескольких областях права.
Тем не менее, разумная ценность системы выше, чем ее конкретные прикладные математические возможности, особенно в тех случаях, когда компания уже знает о налоговых правонарушениях и уже столкнется с штрафом за возврат денежных средств (TFRP).
Структура системы быстрее предложит стремящимся к методу через его анализ относительной важности различных факторов для каждой альтернативы и того, как они для каждого влияют на результат.
Проблема TFRP Проверка и анализ статистики
Проверка и утверждение платежной ведомости имеют дополнительное значительное влияние на несомненный результат, чем статус президента или директора или подписание чека, что вполне может быть последовательной жизнью руководства при выплате средств. Регулировка параметров, чтобы оживить различные навыки человека — например,…
