Olvasói vélemények
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Eredeti címe:
Causality, Correlation and Artificial Intelligence for Rational Decision Making
Könyv tartalma:
Az ok-okozati összefüggések már régóta tanulmányozás tárgyát képezik. Az ok-okozati összefüggést gyakran összekeverik a korrelációval.
Az emberi intuíció úgy fejlődött ki, hogy megtanulta az ok-okozati összefüggésen keresztül azonosítani az ok-okozati összefüggést. Ebben a könyvben négy fő témát vizsgálunk, ezek az ok-okozati összefüggés, a korreláció, a mesterséges intelligencia és a döntéshozatal. A korrelációs gépet többrétegű perceptronhálózat, főkomponens-elemzés, Gauss-keverék modellek, genetikai algoritmusok, várakozásmaximalizálási technika, szimulált lágyítás és részecskeraj-optimalizálás segítségével definiáljuk és építjük fel.
Továbbá egy ok-okozati gépet definiálnak és építenek fel többrétegű perceptron, radiális bázisfüggvény, Bayes-statisztika és hibrid Monte Carlo módszerek felhasználásával. Mindkét gépet egy Granger-féle nemlineáris kauzalitásmodell felépítésére használjuk.
Ezenkívül a Neyman-Rubin, Pearl és Granger oksági modelleket tanulmányozzák és egységesítik. Az automatikus relevanciameghatározást is alkalmazzák a Granger-kauzalitás keretrendszerének a nemlineáris tartományra való kiterjesztésére. A racionális döntéshozatal fogalmát tanulmányozzuk, és a rugalmasan korlátozott racionalitás elméletét használjuk a korlátozott racionalitás elméletének kiterjesztésére a racionalitás oszthatatlanságának elvén belül.
Az irracionalitás marginalizálásának elméletét is bevezetjük a döntéshozatalra vonatkozóan, hogy az irracionális feltételeken belüli kielégítéssel foglalkozzunk. A javasolt módszereket az orvosbiológiai mérnöki tudományokban, az állapotfigyelésben és az államközi konfliktusok modellezésében alkalmazzák.
