KARAR MAKİNELERİ

Karar Verme Destek Sistemleri ve Temsil Düzeyleri

İlk olarak Gorry ve Scott Morton tarafından ortaya atılan Karar Destek Sistemi (DSS) kavramı, IS araştırmacılarının ve uygulayıcılarının dikkatini yöneticilerin karar verme süreçlerine daha yakından odaklamak amacıyla önerildi. Yöneticilerin organizasyonlarda gerçekleştirmesi gereken temel faaliyet olarak karar vermenin önemini anlamaya çalıştı.

KDS’nin ne yapması gerektiğine dair iyi işlevsel tanımlar olsa da, insan muhakemesinin özgüllüklerini hesaba katan kolayca anlaşılabilir bir tanım hala eksiktir. Bu bölümde, insan muhakemesi ile KDS’lerin anlaşılması ve tasarımı arasındaki boşluğu kapatmaya çalışıyoruz. İnsan karar verme sürecinin bir tanımıyla başlıyoruz, ardından Karar Verme Destek Sistemlerinin (DMSS) yarı resmi bir tanımını veriyoruz ve bu tür sistemlerin mimarisi hakkında birkaç kelime ile bitiriyoruz.

İnsan karar vermenin kaynağı, genellikle karar problemi olarak adlandırılan bir memnuniyetsizliktir. Memnuniyetsizlik, mevcut durum ile henüz var olmayan, daha arzu edilen başka bir durum arasındaki farktan kaynaklanmaktadır. İşin durumu veya dünyanın durumu kavramı, Savage’ın ufuk açıcı çalışmasına atıfta bulunur.

Simon tarafından tanımlandığı gibi, yönetsel karar verme bir dizi kilit faktör tarafından karakterize edilir: (1) karar verme sürecinin merkezinde yer alan kişisel boyut, bir kişinin istediği şey için arzu edilmeyebilir. bir diğer; (2) dünyanın mevcut durumunun kesin olarak bilinmeyebileceği belirsizlik meselesi; ve (3) tam olarak uyumlu olmayan birçok farklı özelliği (örneğin, pazar payını artırma ve maliyetleri düşürme) içerdiğinde, dünyanın arzu edilen durumunu değerlendirmenin doğasında olan zorluklar. İnsan karar verme süreci temsil edilir.

Burada, karar muhakemesinin ana bileşenlerini izleyerek, gerçekçi bir insan karar süreci olarak kabul edilebilecek olanın taslağını çıkardık. Basitlik adına, süreci iki ana bölüme ayırdık: teşhis ve ileriye dönük. Bu ikisini ayırmak elbette her zaman kolay değildir, ancak bir mühendisin bakış açısından karar verme sürecini desteklemeyi amaçlayan sistemlerin tasarımını kolaylaştırır.

Sunulan model, karar sürecini destekleyebilecek en uygun sistemlerin neler olabileceğini tahmin etmek için kullanılabilir. İnsan karar vermesindeki en zor ve soyut seviyenin üstesinden gelmeyi amaçlayan teşhis makinesi (veya karar makinesi), “eğer” analiz makineleri ve ileriye dönük makineler gibi bir dizi karşılık gelen DMSS tasarımı önerilebilir.

Bir karar makinesi, teşhis edilen mevcut durum ile önerilen bir eylem arasındaki birebir yazışmalara bağlı kalan bir otomattır. Daha önce de belirtildiği gibi, “karar” kelimesi bu durumda yanlıştır çünkü karar zaten sistemin tasarımcısı tarafından verilmiştir.

Ancak, insanlar programdan habersiz olduklarında veya program o kadar karmaşıksa ve işleyişine bakmak imkansızsa, bunlara karar makineleri denebilir. Bu nedenle, çoğu karar makinesi, tanınan bir durumu bir eyleme bağlayan yalnızca sınıflandırıcılardır. Bu makinelerin birçoğu, neredeyse sürekli karar bağlamında mevcuttur (yani, endüstriyel süreçlerin kontrolü, yeraltı tren sürüşü, vb.).

Mevcut durumu bir eylemle ilişkilendiren programlanmış bir karar makinesiyle, insan karar verme sürecinin tüm karmaşıklığını yakalayamaz. Ek olarak, birçok somut durumda, olası tüm mevcut durumların kümesi ne uzamsal olarak ne de kasıtlı olarak tanımlanamaz.

Destek Vektör Makineleri
Destek Vektör Makineleri ile sınıflandırma
Destek Vektör makineleri PDF
Destek Vektör Makineleri örnek
Destek Vektör Makineleri Avantajları
Bilgi kazancı nedir
Karar ağacı yapısı
Destek Vektör Makineleri Nedir

Bu nedenle, temel olarak beklenmedik (programlanmamış) durumlar meydana gelebileceğinden, insan karar verici her zaman vazgeçilmezdir ve makine ile etkileşimli bir şekilde çalışır. Birçok kaza, bir deneğin mevcut durumunun kötü tanınmasından (yanlış teşhis) kaynaklanmıştır.

Bu nedenle, karar destek sistemlerinin tasarımcıları, ne kullanıcının ne de programın öngöremeyeceği durumlarda insanlara yardım edebilecek sistemler geliştirmenin paradoksal sorunuyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu, karar destek sistemlerinin geliştirilmesindeki en zor zorluklardan biridir.

Belirsizlikle başa çıkmak için çeşitli çerçeveler önerilmiş olsa da, birçok karar verici gerçek durumlarda olayların ya çok bağımlı olduğunu ya da olasılıkların bilinmediğini keşfeder (örneğin, petrol fiyatının üç durumda daha yüksek olma olasılığı nedir). bugünden aylar mı?), öyle ki rasyonel karar vermek imkansız.

Diğer ajanların ve rakiplerin olası tüm tepkilerini tahmin etmek ve hatta tanımlamak da bir diğer önemli zorluktur. Geleceği tasavvur etme ve olayları öngörme yeteneği yalnızca en gelişmiş hayvanlarda mevcuttur.

İnsanoğlunun akıllı davranışının temel bileşenleri, öngörü kapasitesi, kısa vadeli avantaja karşı karar verme yeteneği ve gelecekteki kazanımları sürdürme arzusudur. Bu tür çok kriterli seçim, temel bir ifade olarak kabul edilebilir. rasyonellik. Bu, Damasio’nun “irade gücü, kısa vadeli sonuçlardan ziyade uzun vadeli sonuçlara göre seçim yapma fikrinin başka bir adıdır” şeklindeki görüşüyle tutarlıdır.

Her durumda, “eğer” analizi veya daha doğrusu “senaryo muhakemesi” iki çıktı üretmelidir: belirli bir ufuktaki tüm olası sonuçlar ve her bir sonucun olasılığı veya akla yatkınlığı. Karar vericiler, tercihlerini olasılıksal sonuçlara (tercihen çoklu nitelik) göre uygular ve ardından kararlarını verir ve seçilen senaryoya göre ortaya çıkan eylemleri uygular.

Ne yazık ki, yardım almayan karar vericiler için senaryo muhakemesi, uzun, kesin ve çeşitli senaryoları ele almak çoğu zaman imkansız olan bir kombinasyon patlamasına yol açabilir. Makinelerden desteğin gerekli olmasının nedeni budur.

İleriye Bakma Makineleri

İleriye dönük bir makinede iki yetenek gerekli görünmektedir: (1) birçok eylem ve olayı (olasılıklarıyla birlikte) birleştirme yeteneği; ve (2) olası eylemleri hayal etme ve diğer etkenlerin ve/veya doğanın tüm olası tepkilerini öngörme yeteneğidir.

Buna göre, bu “hayal gücü” yeteneği basitçe kaydedilmiş durumların dosyası tarafından sağlanır, öyle ki belirli bir özne için diğer ajanların tüm olası olayları ve tepkileri bir dizi ezberlenmiş öğeden alınır. Ancak, tahminler gerçekten neyin yeni olduğunu asla tahmin etmez.

Bu nedenle ileriye dönük makinelerin bu zayıflıktan kurtulması pek olası değildir. Kayıtlı durumları kullanmanın bir başka nedeni de, insanların başarıları başarısızlıklardan daha kolay hatırlamaları nedeniyle, insan tahminlerinin genellikle fazla iyimser olmasıdır. Tahmin etmedeki içsel zorluk, birçok resmileştirilmiş planlama sürecinin temel zayıflığıdır.

Bilgi kazancı nedir Destek Vektör Makineleri Destek Vektör Makineleri Avantajları Destek Vektör Makineleri ile sınıflandırma Destek Vektör Makineleri Nedir Destek Vektör Makineleri örnek Destek Vektör makineleri PDF Karar ağacı yapısı

KARAR MAKİNELERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri