18.12.2024 "Modern Science and Research" xalqaro ilmiy jurnali 1 seriyasi. Volume 3 Issue 12
Abstract. Qaror qabul qilishni takomillashtirish, muntazam vazifalarni avtomatlashtirish va huquqiy jarayonlarni optimallashtirish uchun huquqiy amaliyot sohasida mustahkamlovchi oʻrganish (RL) usullari tobora koʻproq qoʻllanilmoqda. RL texnikasidan foydalangan holda, yuridik mutaxassislar oʻz muhitidan oʻrganish, strategiyalarni sozlash va vaqt oʻtishi bilan ishlashni yaxshilashga qodir tizimlarni yaratishi mumkin. Yuridik kontekstlarda RL turli vazifalarga, jumladan, shartnoma tahlili, ishlarni bashorat qilish va huquqiy hujjatlarni tasniflash va boshqalar uchun qoʻllanilishi mumkin. RLning ketma-ket qaror qabul qilish jarayonlarini boshqarish qobiliyati uni, ayniqsa, harakatlar (hujjatlarni tayyorlash yoki yuridik maslahat berish kabi) keng qamrovli oqibatlarga olib kelishi mumkin boʻlgan huquqiy qarorlar qabul qilishda xos boʻlgan murakkabliklar va noaniqliklarni boshqarishda foydali boʻladi. Yuridik amaliyotda RL modellari ish natijalarini bashorat qilishda, eng yaxshi huquqiy strategiyalarni aniqlashda va hatto oʻtgan natijalar asosida shartnoma muzokaralarini optimallashtirishda yordam berishi mumkin. Uzluksiz fikr-mulohazalar orqali ushbu modellar vaqt oʻtishi bilan takomillashib, advokatlar va boshqa huquqshunoslar uchun maqbul harakatlarni taklif qilishda samaraliroq boʻladi. RL-ga asoslangan tizimlarning joriy etilishi huquqiy ish oqimlarini soddalashtirishi, inson xatolarini kamaytirishi va huquqiy tadqiqotlar, sud jarayonlari va muvofiqlikdagi uzoq vaqtdan beri davom etayotgan muammolarga innovatsion yechimlarni taqdim etishi kutilmoqda.
Keywords: Reinforcement Learning (RL), yuridik amaliyot, qaror qabul qilish, huquqiy avtomatlashtirish, vaziyatni bashorat qilish, huquqiy hujjatlarni tahlil qilish, shartnoma boʻyicha muzokaralarni optimallashtirish, huquqiy strategiya, ketma-ket qaror qabul qilish, huquqiy texnologiya.