Публикации по теме 'decision-making'


Экспертиза в предметной области - почему это важно для специалистов по данным?
Стремление к чистому прогнозированию не должно быть единственной целью специалиста по обработке данных. Опыт в предметной области - это знание и понимание конкретной области. Как специалисты по данным, вы можете работать в самых разных отраслях, в каждой из которых есть свои сложности, которые можно изучить постепенно, с течением времени. В качестве простой иллюстрации взгляните на эти группы слов для разных отраслей: Отрасль А коэффициент убытков, комбинированный..
Об ИИ и типах мышления
Как ИИ принимает решения? Эй, товарищи Data Folks! Чем дольше я работаю с алгоритмами, тем дольше я убеждаюсь, что алгоритмы — это просто человеческий способ заставить машины имитировать то, как мы думаем. В любую секунду мы поглощаем 11 миллионов битов информации, но обрабатываем только 40-50 из них. Мы эволюционировали, чтобы сосредоточиться только на тех фрагментах информации, которые наиболее ценны для нашего выживания. При построении алгоритмов мы используем данные, чтобы делать..
Экспериментируйте, не спорьте!
Спорить не обсуждают! Обсуждение и сотрудничество - ключевые элементы успеха любого серьезного ИТ-начинания. Когда команды работают вместе над разработкой программного обеспечения, возникает потребность во множестве точек зрения и мнений, что требует обсуждения таких вещей, как выбор дизайна, архитектура, пользовательский интерфейс и даже особенности реализации. Важно не допускать, чтобы такие обсуждения превратились в бесполезные аргументы. Вместо того, чтобы зацикливаться на..
Искусственный → Интеллект принятия решений
AI, BI, CI. Искусственный интеллект, бизнес-интеллект, совместный / коллективный интеллект. Что дальше? Прошлым летом в качестве стажера по ИИ / ДИ в Quantellia я узнал, что Интеллект принятия решений (DI) охватывает все вышеперечисленное и стремится кристаллизовать новую область ответственного использования систем ИИ. Но что такое Decision Intelligence ? На протяжении всего моего опыта участия в различных проектах и ​​собеседований с Лориеном Праттом, соучредителем и главным научным..
«Объяснение ИИ: демистификация процесса принятия решений»
ИИ добился значительных успехов в последние годы, преобразовав различные отрасли благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и принимать обоснованные решения. Однако по мере того, как системы ИИ становятся все более сложными и интегрируются в критические области, возникла потребность в объяснимом ИИ. В этой статье мы рассмотрим концепцию объяснимого ИИ, его важность, методы его достижения, реальные приложения и этические соображения, связанные с принятием решений ИИ...
#2 Ансамблевое обучение: однородные параллельные ансамбли
В недавних публикациях ( Ансамблевое обучение №1: что и почему? ) мы представили концепцию ансамблевого обучения, которая сродни использованию общей мудрости группы: объединению ответов от Несколько моделей часто работают лучше, чем полагаться только на одну. Теперь давайте углубимся в ансамблевое обучение, начав с параллельных ансамблевых методов. Думайте об этих методах как о командах, работающих бок о бок, где каждый участник тренируется независимо. Это ускоряет процесс обучения,..
Чему машинное обучение может научить в принятии жизненных решений
Контекст Идеи, лежащие в основе современного машинного обучения (МО), восходят к 1940-м годам и, по крайней мере частично, были основаны на модели взаимодействия клеток мозга. И, конечно же, на проблемы, которые мы заставляем решать машины, влияют решения и действия человека. Таким образом, влияние человека на ОД совершенно очевидно. Однако мы редко говорим об обратном: научило ли нас чему-нибудь ML о принятии решений в реальной жизни и об общении, связанном с этими решениями? Вот..