Modellierung der Entscheidungsfindung

Sozioökonomische Systeme wie Unternehmen können als autonome Agenten modelliert werden, die Informationen über den Zustand ihrer Umwelt erhalten, auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen treffen und dann entsprechend ihren Entscheidungen handeln.

Oft sind uns die Regeln, die diesen Entscheidungsprozessen zugrunde liegen, nicht klar, und selbst wenn sie es sind, kann es recht schwierig sein, sie rechnerisch zu formulieren.

In diesem Meetup untersuchten wir, wie Entscheidungsprozesse im Business Prototyping Toolkit modelliert werden können, und zwar sowohl mit wissensbasierten Ansätzen (bei denen wir unser Wissen über Entscheidungsfindung in Algorithmen kodierten) als auch mit lernbasierten Ansätzen (bei denen die Maschine durch Versuch und Irrtum lernte, Entscheidungen zu treffen).

Das Meetup begann mit einer Online-Präsentation, danach trafen wir uns in der "virtuellen Kaffee-Lounge" mit Video-Share und Online-Whiteboard und hatten eine lebhafte Diskussion.

Sie finden die Code-Ropositories für das deterministische Entscheidungsfindungsbeispiel und für das Beispiel zur Entscheidungsfindung durch Machine Learning auf unserem GitHub.

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Wenn Sie diese Veranstaltung verpasst haben, können Sie sich hier eine Live-Aufzeichnung ansehen (auf Englisch):

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