以大資料、機器學習、人工智慧、演算法等為核心的自動決策系統的應用日益廣泛,從購物推薦、個性化內容推薦、精準廣告到貸款評估、保險評估、僱員評估再到司法程式中的犯罪風險評估,越來越多的決策工作為機器、演算法和人工智慧所取代,認為演算法可以為人類
而且,有這種可能,等思考後會發現,潛意識幫你做這個決策是錯的
十、在具體買賣中有以下差異:一是選股方式不同:散戶沒有專業人員進行分析、調研,在選股上存在一定的盲目性,而且往往是聽訊息跟主力,往往不清楚價值和目標,掙錢高興不捨得走,賠錢了砍倉,如此以往
假如作出的決策無論從企業的外部環境還是從企業的內部條件及其他方面來說都是不可能實現的,那麼這樣的決策顯然是不可行的
因為太清楚自己想要的什麼往往顧慮會更多,看待任何事情都會先想到最差的結局看自己是否能承受後果在決定和做,最近突然開始懷疑自己一直所堅持是否正確走一步看一步不也很好麼,古人云船到橋頭自然直,也是糊里糊塗過一輩子最輕鬆吧先來一波逼乎經典否認問題
2、舉幾個能夠透過OCO建模的問題例子例1:Learning from expert advice問題描述:決策者需要從個“專家”的建議中進行選擇,每輪選擇都會產生一個0與1之間的損失
為什麼許多人已成年甚至好多人已為人父母卻在很多事上左搖右擺不敢做決策以及出了遇到問題和挫折就把它推給孩子、他人和社會,這些不敢、不能為自己負責的巨嬰表現源自於沒有修通的自戀,而這些是原本在孩子三歲前,七歲前甚至最晚10前就已經可以透過父母的
領導和管理的關係(1)從行為方式看,他們都是一種組織內部透過影響他人的協調活動,實現組織目標的過程
二、智慧決策型資料產品實施的前提1、需要明確企業是否有統一的基礎資料平臺智慧決策型資料產品歸根到底就是要利用演算法代替人工進行決策並採取行動
而提高重大決策的法治化水平,還是要依靠領導幹部發揮示範引領作用,以及貫徹落實部門的法治自覺性,實現少一點“拍腦袋”決策,多一點暖心窩舉措,讓老百姓依法養豬、合法打牌
為什麼要學習《實踐論》《矛盾論》
債權收益的下限要比股權收益的下限穩定一些2)債權在大部分情況下無法影響企業的決策,股權是可以干預企業決策的這三個區別帶來了分析上的幾點不同:1)債權投資者看收益可以看yield(yield to call, yield to maturit
第二章計劃與決策一,計劃的基礎知識A計劃的概念計劃就是根據組織內外部的實際情況權衡客觀需要的主觀可能,透過科學的預測,提出在一定時期內組織所要達成的目標以及實現目標的方法
重大事項社會公示制度,決策機關將涉及公共利益的重大事項進行公示,公民在瞭解有關內容後發表意見,提出建議,公民享有對涉及公共利益的決策的知情權,這是公民參與民主決策的前提和基礎
我認為,機器學習和人工智慧在解決實際問題的任何場景中,核心部分仍然是模型和演算法兩部分,雖然不同的場景有可能有不同模型和演算法,這與上面介紹的運籌最佳化是一致的
⑵定性預測方法 定性預測方法是依靠個人的主觀判斷來預測未來情況的方法 比較常用的定性預測方法有專家個人意見法 專家會議法 頭腦風暴法和德爾菲法的定性預
其實,不結婚該不快樂還是不快樂,只不過結婚了,就把不快樂的原因歸結到結婚上因為婚姻是經濟的產物,生活的瑣事和人生的大事都會被另一半影響決策,哪怕不影響決策也會影響決策前的心情,更有甚者男人會沒有決策權,漸漸的男人開始沉默,開始逃避,然後惡性
4、聽取多個或者所有成員報告的會議*要麼不進行任何討論,要麼討論僅限於對報告內容的澄清
這些問題的答案,其實都是源於媒介資訊的傳遞是有其目的性和引導性的,如果你不去獨立分析和思考,很可能就會吃大虧,這樣的例子在股票市場上比比皆是,例如,前段時間各種媒介都在追捧醬香科技,各種財經大佬連番為白酒站臺,給人一種“得白酒者得天下”的感
我做這個決策的邏輯是:我相信這個博主是愛惜自己的公眾號品牌的,她接這個廣告一定也是經過考察篩選的,廣告內容介紹也契合我的需求,我相信我相信的人做出的選擇,所以就買了