Causalità, correlazione e intelligenza artificiale per un processo decisionale razionale

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Titolo originale:

Causality, Correlation and Artificial Intelligence for Rational Decision Making

Contenuto del libro:

La causalità è stata a lungo oggetto di studio. Spesso la causalità viene confusa con la correlazione.

L'intuizione umana si è evoluta in modo tale da imparare a identificare la causalità attraverso la correlazione. In questo libro vengono presi in considerazione quattro temi principali: causalità, correlazione, intelligenza artificiale e processo decisionale. Viene definita e costruita una macchina di correlazione utilizzando la rete di perceptron multistrato, l'analisi delle componenti principali, i modelli di miscela gaussiana, gli algoritmi genetici, la tecnica di massimizzazione dell'aspettativa, l'annealing simulato e l'ottimizzazione dello sciame di particelle.

Inoltre, viene definita e costruita una macchina causale utilizzando il perceptron multistrato, la funzione di base radiale, la statistica bayesiana e i metodi Monte Carlo ibridi. Entrambe le macchine sono utilizzate per costruire un modello di causalità non lineare di Granger.

Inoltre, vengono studiati e unificati i modelli causali di Neyman-Rubin, Pearl e Granger. La determinazione automatica della rilevanza viene applicata anche per estendere il quadro della causalità di Granger al dominio non lineare. Viene studiato il concetto di processo decisionale razionale e la teoria della razionalità limitata in modo flessibile viene utilizzata per estendere la teoria della razionalità limitata nell'ambito del principio dell'indivisibilità della razionalità.

Viene inoltre introdotta la teoria della marginalizzazione dell'irrazionalità per il processo decisionale, per affrontare il tema del soddisfacimento in condizioni irrazionali. I metodi proposti sono applicati all'ingegneria biomedica, al monitoraggio delle condizioni e alla modellazione dei conflitti interstatali.