data-driven decision-making | BriefGPT

关键词data-driven decision-making

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基于数据驱动的批量 $Q^*$ 学习中的知识传递
在数据驱动的决策制定中，通过利用现有企业的大量数据来导航高维特征空间，解决新企业中数据稀缺问题，在动态决策制定中探讨知识转移，并通过马尔可夫决策过程的角度形式定义任务差异，提出了具有通用函数逼近的转移拟合 Q - 迭代算法框架，可直接估计目
PDF3 months ago
数据科学代理的基准测试
在数据驱动的决策时代，数据分析的复杂性需要数据科学的高级专业知识和工具，而大型语言模型 (Large Language Models (LLMs)) 作为数据科学代理人，有望成为有益的辅助工具。本文介绍了 DSEval - 一种新颖的评估范
PDF4 months ago
思维之图：运用大型语言模型解决复杂和动态的商业问题
本文介绍了 Graph-of-Thought（GoT）模型，这是一种用于工作流自动化的新模型，提高了复杂任务执行中大型语言模型（LLMs）的灵活性和效率。GoT 通过图形结构超越传统的线性和树状认知模型，实现了动态路径选择。开源引擎 GoT
PDF6 months ago
征服旗帜：利用大型语言模型揭示数据洞察
利用大型语言模型自动发现数据中的洞察力并评估其能力的研究。
PDF6 months ago
基于交叉预测的推理
通过交叉预测方法进行有效机器学习推断，通过利用小规模标记数据集和大规模未标记数据集，来修正预测不准确性和潜在偏见，并获得更强大且置信区间更稳定的推断结果。
PDF9 months ago
计算机视觉中的自监督多视角聚类：一项调查
多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策方面具有重要影响；然而，随着对比学习在计算机视觉领域的不断发展，自监督学习也在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。该论文探讨了自监督多视图聚类的原因、优势以及常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习
PDF10 months ago
一个高效智能的半自动化仓库盘点系统
在不断发展的供应链管理背景下，高效的库存管理对企业的重要性显著增加。这项研究引入了一种智能库存管理系统，以解决与不准确数据、延迟监测和过度依赖主观经验的预测相关的挑战。通过条形码和分布式应用技术的智能感知，结合全面的大数据分析，使数据驱动的
PDF10 months ago
病毒可视化：冠状病毒怀疑论者如何使用传统数据方法在网上宣传非传统科学
本文研究了 COVID-19 数据可视化在社交媒体上的流传，发现人们往往使用数据驱动的语言来支持他们的论点，这导致了互相持反对意见的人从相同的数据中得出截然不同的结论，最终反映了科学在公共生活中的地位与社会政治分歧。
PDF3 years ago
Wasserstein 分布鲁棒优化：机器学习中的理论和应用
此论文介绍了基于 Wasserstein 分布鲁棒优化的数据驱动决策方法，能够解决样本有限、参数不确定的情况下，采用仅仅通过数据学习决策的问题，绕过测试样本不能涵盖所有情况的问题，具有良好的效果且容易计算。此方法对于分类、回归等基本学习任务
PDF5 years ago
对漂移进行对冲：在非稳态环境下学习优化
介绍针对非静态赌博机环境的最新数据驱动决策算法，采用了随机和对手式学习算法的非传统结合方法，通过滑动窗口 - 置信界算法，针对各种非静态赌博机问题实现了最优动态遗憾边界，并通过数字实验验证了算法的超越性能。
PDF5 years ago
算法决策中的公正感知：将人类归为一定比例
本研究采用三项实验研究人们在不同情境和解释方式下对算法决策中正义感的感知。研究结果表明，解释方式仅在被暴露于多种不同方式的情况下对正义感知产生影响，而在同一方式的重复暴露下，情境效应会掩盖任何解释的影响。这些结果表明，关于算法决策的最佳解释
PDF6 years ago
基于观测数据的预测优化方法的能力和局限性
本文研究在观测数据驱动下的最优化问题，探讨了预测方法在定价等领域的限制，提出了一种新的因果效应目标优化的假设检验方法，并在利率设定数据中进行了实证研究。
PDF8 years ago