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Titre original :
Causality, Correlation and Artificial Intelligence for Rational Decision Making
Contenu du livre :
La causalité est un sujet d'étude depuis longtemps. Elle est souvent confondue avec la corrélation.
L'intuition humaine a évolué de telle sorte qu'elle a appris à identifier la causalité par le biais de la corrélation. Ce livre aborde quatre thèmes principaux : la causalité, la corrélation, l'intelligence artificielle et la prise de décision. Une machine à corrélation est définie et construite à l'aide d'un réseau perceptron multicouche, d'une analyse en composantes principales, de modèles de mélange gaussien, d'algorithmes génétiques, d'une technique de maximisation de l'espérance, d'un recuit simulé et d'une optimisation par essaims de particules.
Par ailleurs, une machine causale est définie et construite à l'aide d'un perceptron multicouche, d'une fonction de base radiale, de statistiques bayésiennes et de méthodes hybrides de Monte Carlo. Ces deux machines sont utilisées pour construire un modèle de causalité non linéaire de Granger.
En outre, les modèles de causalité de Neyman-Rubin, Pearl et Granger sont étudiés et unifiés. La détermination automatique de la pertinence est également appliquée pour étendre le cadre de causalité de Granger au domaine non linéaire. Le concept de prise de décision rationnelle est étudié et la théorie de la rationalité à limites flexibles est utilisée pour étendre la théorie de la rationalité à limites dans le cadre du principe d'indivisibilité de la rationalité.
La théorie de la marginalisation de l'irrationalité pour la prise de décision est également introduite pour traiter la satisfaction dans des conditions irrationnelles. Les méthodes proposées sont appliquées au génie biomédical, à la surveillance des conditions et à la modélisation des conflits interétatiques.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789814630863 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2015 |
| Nombre de pages : | 208 |
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