Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Titlul original:
Causality, Correlation and Artificial Intelligence for Rational Decision Making
Conținutul cărții:
Cauzalitatea a fost un subiect de studiu pentru o lungă perioadă de timp. Adesea, cauzalitatea este confundată cu corelația.
Intuiția umană a evoluat astfel încât a învățat să identifice cauzalitatea prin corelație. În această carte sunt luate în considerare patru teme principale, și anume cauzalitatea, corelația, inteligența artificială și luarea deciziilor. O mașină de corelație este definită și construită folosind o rețea perceptron cu mai multe straturi, analiza componentelor principale, modele Gaussian Mixture, algoritmi genetici, tehnica maximizării așteptărilor, recoacerea simulată și optimizarea cu roiuri de particule.
În plus, o mașină cauzală este definită și construită utilizând perceptronul cu mai multe straturi, funcția de bază radială, statisticile bayesiene și metodele Monte Carlo hibride. Ambele aceste mașini sunt utilizate pentru a construi un model de cauzalitate neliniară Granger.
În plus, modelele cauzale Neyman-Rubin, Pearl și Granger sunt studiate și unificate. Determinarea automată a relevanței este, de asemenea, aplicată pentru a extinde cadrul cauzalității Granger la domeniul neliniar. Conceptul de luare a deciziilor raționale este studiat, iar teoria raționalității flexibil delimitate este utilizată pentru a extinde teoria raționalității delimitate în cadrul principiului indivizibilității raționalității.
Se introduce, de asemenea, teoria marginalizării iraționalității pentru luarea deciziilor, pentru a aborda satisfacerea în condiții iraționale. Metodele propuse sunt aplicate în ingineria biomedicală, în monitorizarea stării și pentru modelarea conflictelor interstatale.
