Публикации по теме 'decision-making'


Обучение с подкреплением и теория игр
В последние годы методы машинного обучения и глубокого обучения демонстрируют выдающуюся производительность в различных областях, таких как обработка речи, прогнозирование, компьютерное зрение, машинный перевод, прогнозирование, робототехника и т. Д. Сущность различных концепций машинного обучения заключается в следующем: 1. Обучение с подкреплением Что делает RL уникальным? Обучение с подкреплением помогает машинам научиться принимать решения о действиях, которые соответствуют..
Как избежать GroupThink
6 эффективных ограждений, помогающих принимать решения Когда вы являетесь частью группы, вы высказываете свое мнение и высказываете свое мнение? Или вы избегаете критики и выбираете путь меньшего конфликта? Когда популярность превалирует над личной ответственностью, люди склонны подчиняться существующим идеям и убеждениям, что приводит к консервативному мышлению. Люди могут начать игнорировать потенциальные признаки неудач и принимать решения на основе неполной и предвзятой..
Алгоритмы машинного обучения: сюрпризы при развертывании?
Алгоритмы машинного обучения: сюрпризы при развертывании? Алгоритмы машинного обучения (ML) используются для создания прогнозов во всех сферах нашей жизни, связанной с принятием решений. Методы варьируются от «простых» алгоритмов, таких как деревья, леса, наивный байесовский алгоритм, модели линейной и логистической регрессии и методы ближайшего соседа, за счет улучшений, таких как ускорение, упаковка, регуляризация и ансамбль, до ресурсоемких алгоритмов глубокого обучения черного..
Принятие решений с помощью Switch Statement
Мы говорили о заявлениях« если и еще для принятия решений». В случаях, когда необходимо проверить больше условий, лучше и удобнее использовать операторы switch, например, операции на калькуляторе. В калькуляторе нам нужно проверить, является ли операция сложением, вычитанием, умножением или делением. Программа калькулятора Взгляните на программу калькулятора Выход Enter first number: 5 Enter the operator: + Enter second number: 6 5.00 + 6.00 = 11.00 После ввода данных..
В целом, отличное объяснение, но этот раздел не совсем правильный.
В целом, отличное объяснение, но этот раздел не совсем правильный. Ценность теста основана на ценности информации; если у нас есть тест, который, как мы знаем, имеет 10% ложноотрицательных результатов и 0,001% ложноположительных результатов, положительный результат скажет нам огромное количество информации, а отрицательный можно интерпретировать как слабое доказательство. Формально [нейтральная к риску] ценность информации равна E(Решение с тестом) - E(Решение без теста). Это означает,..
Роб,
Роб, Поздравляю с фантастическим мысленным экспериментом! Эйнштейн улыбается, по крайней мере, мысленно. Он был мастером грандиозных мысленных экспериментов. Я еженедельно оцениваю самые опасные системные риски в мире, и то, о чем вы говорите, по сути, является моим (фактически, всем товарищем Homo sapiens !) самым большим препятствием: даже действуя с дисциплинированной позиции «объективности», в нашем бессознательном разуме мы не знаем , какие предубеждения мы тайно питаем и, в..
Алгоритмы или человеческое суждение
Фото Christina Morillo из Pexels Это был насыщенный событиями период времени во время моей недавней встречи с лихорадкой денге. Я тащил свое тело в клинику на каждом шагу, когда появились первые симптомы — я чувствовал себя слабым, с ужасной головной болью, лихорадкой и низким давлением. Врач диагностировал это как обычный приступ простуды, который ухудшился, учитывая, что я простудился на прошлой неделе. Второй раз я обратилась в другую клинику в надежде на правильный диагноз и..