Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Decision Making -- A Conceptual Introduction

論文の概要: Personalized Decision Making -- A Conceptual Introduction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09558v1
Date: Fri, 19 Aug 2022 22:21:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 14:17:00.373324
Title: Personalized Decision Making -- A Conceptual Introduction
Title（参考訳）: パーソナライズされた意思決定 --概念導入-
Authors: Scott Mueller and Judea Pearl
Abstract要約: 実験的および観察的な研究を組み合わせることで、個人の行動に関する貴重な情報を得ることができることを示す。実験的な研究と観察的な研究を組み合わせることで、実験的な研究だけで得られるものよりも意思決定を改善することができると結論付けている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.008051073614174
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Personalized decision making targets the behavior of a specific individual, while population-based decision making concerns a sub-population resembling that individual. This paper clarifies the distinction between the two and explains why the former leads to more informed decisions. We further show that by combining experimental and observational studies we can obtain valuable information about individual behavior and, consequently, improve decisions over those obtained from experimental studies alone.
Abstract（参考訳）: パーソナライズされた意思決定は特定の個人の行動をターゲットにし、人口ベースの意思決定はその個人に似たサブ人口に関係している。本稿は,両者の区別を明確化し,前者がよりインフォームドな判断に導く理由を説明する。さらに,実験と観察を組み合わせることで,個人の行動に関する貴重な情報を得ることができ,その結果,実験だけで得られるものよりも意思決定が向上することを示す。

関連論文リスト

Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human Decisions [18.27590643693167]
我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが実用性を最大化する決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。実演として,AIによる意思決定に関する文献からの意思決定の評価が,これらの基準をどの程度達成したかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-25T16:21:37Z)
Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:22:56Z)
Explaining by Imitating: Understanding Decisions by Interpretable Policy Learning [72.80902932543474]
観察されたデータから人間の行動を理解することは、意思決定における透明性と説明責任にとって重要である。意思決定者の方針をモデル化することが困難である医療などの現実的な設定を考えてみましょう。本稿では, 設計による透明性の向上, 部分観測可能性の確保, 完全にオフラインで動作可能なデータ駆動型意思決定行動の表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-28T13:06:14Z)
Sequential Processing of Observations in Human Decision-Making Systems [27.09995424490989]
我々は、人間の意思決定者グループを含む二項仮説テスト問題を考える。人間は、現象を観測するのをやめるまで、信念モデルを使ってログのような比率を蓄積する。グローバルな意思決定者がマシンである場合、バイナリ仮説テストの問題に対するグローバルな意思決定者は、Chair-Varshneyルールを使用して人間の決定を混乱させます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-18T20:22:05Z)
Learning the Preferences of Uncertain Humans with Inverse Decision Theory [10.926992035470372]
我々は,不確実性の下で連続的でない二項決定を行う,人間を観察する枠組みである逆決定理論(IDT)の設定について検討する。 IDTでは、人間の好みは損失関数を通じて伝達され、異なるタイプの誤り間のトレードオフを表現する。決定問題がより不確実な場合には、実際に好みを特定するのが簡単であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-19T00:11:13Z)
Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens [65.16089054531395]
アメリカ国勢調査局は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。プライバシと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしば、プライバシを保存するバージョンのデータを公開する必要がある。本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-16T21:04:19Z)
Precarity: Modeling the Long Term Effects of Compounded Decisions on Individual Instability [7.993424873879106]
人々の生活の不安定さをカプセル化する用語であるプリカーティにはほとんど焦点が当てられていない。マイナスの結果は、他の決定や幸福の尺度に及ばない可能性がある。複合意思決定が予後に及ぼす影響をシミュレーションするモデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-24T23:38:07Z)
Indecision Modeling [50.00689136829134]
AIシステムは人間の価値観に合わせて行動することが重要である。人々はしばしば決定的ではなく、特に彼らの決定が道徳的な意味を持つときです。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:32:37Z)
Learning "What-if" Explanations for Sequential Decision-Making [92.8311073739295]
実世界の意思決定の解釈可能なパラメータ化を実証行動に基づいて構築することが不可欠である。そこで我々は,「何」の結果に対する嗜好の観点から,報酬関数をモデル化し,専門家による意思決定の学習的説明を提案する。本研究は,行動の正確かつ解釈可能な記述を回復する上で,実効的逆強化学習手法であるバッチの有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T14:24:17Z)
Inverse Active Sensing: Modeling and Understanding Timely Decision-Making [111.07204912245841]
我々は,内因性,文脈依存型時間圧下でのエビデンスに基づく意思決定の一般的な設定のための枠組みを開発する。意思決定戦略において、サプライズ、サスペンス、最適性の直感的な概念をモデル化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-25T02:30:45Z)
Fairness in Learning-Based Sequential Decision Algorithms: A Survey [22.252241233231263]
過去の決定は、基礎となるユーザ人口に影響を与えず、したがって、将来のデータに影響を与えない。いずれの場合も、様々な公正介入が人口に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-14T15:49:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。