`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Обучаемая модель смогла воспроизвести принятие решений человеком

0 
 

Обучаемая модель смогла воспроизвести принятие решений человеком

Сводная группа исследователей из Принстонского университета (штат Нью-Джерси) и Политехнического института Уорчестера (Великобритания) нашли способ применения экспериментов с крупномасштабными базами данных и моделей машинного обучения для открытия новых теорий принятия решений.

Люди приходят к решениям, как правило, очень трудными для понимания путями. Соответственно, большинство теорий, призванных обьяснить этот процесс и сделать его более эффективным, как отмечают исследователи, пока имеют низкую прикладную ценность.

В своей работе, представленной в журнале Sciencе, учёные попытались создать инструмент для проверки текущих теорий и для содействия в разработке новых, более совершенных. В их методе для этого задействованы машинное обучение и большие массивы данных.

Теории принятия решений, изложенные в предыдущих публикациях, обычно ограничивались очень небольшими наборами данных из-за их зависимости от множества исходных допущений. И такие теории редко сравниваются друг с другом. Чтобы преодолеть обе проблемы, исследователи пришли к идее использования общего эксперимента по принятию решений, в котором добровольцы делают выбор между двумя очевидными вариантов: например, получить $100 с вероятностью 10% или $50, с вероятностью 90%.

Подобные эксперименты могут проводиться с большим количеством участников и генерирует крупные массивы данных. Конкретно, команда Принстона/Уорчестера получила массив из 10 тысяч ответов. На его основе авторы показали, что предложенный метод способен «имитировать человеческие решения с очень высокой точностью», с большим отрывом превосходя существующие модели.

Вы можете подписаться на нашу страницу в LinkedIn!

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT