Prise de décisionvignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.
Info-gap decision theoryInfo-gap decision theory seeks to optimize robustness to failure under severe uncertainty, in particular applying sensitivity analysis of the stability radius type to perturbations in the value of a given estimate of the parameter of interest. It has some connections with Wald's maximin model; some authors distinguish them, others consider them instances of the same principle. It has been developed by Yakov Ben-Haim, and has found many applications and described as a theory for decision-making under "severe uncertainty".
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Théorie du regretLa théorie du regret ou de l'aversion au regret ou du regret anticipé est un modèle de théorie économique développé simultanément en 1982 par Graham Loomes et Robert Sugden, David E. Bell, et Peter C. Fishburn. Elle permet de développer des modèles de choix dans un contexte d'incertitude qui tiennent compte des effets anticipés du regret. Cette théorie a par la suite été développée par d'autres auteurs. Elle incorpore un terme regret dans la fonction d'utilité qui dépend négativement du produit obtenu et positivement du meilleur produit alternatif l'incertitude étant donnée.
Aide à la décision multicritèreL'aide à la décision multicritère constitue une branche d'étude majeure de la recherche opérationnelle impliquant plusieurs écoles de pensée, principalement américaine avec les travaux de Thomas L. Saaty et européenne avec ceux de Bernard Roy et du LAMSADE (Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision). Il s'agit de méthodes et de calculs permettant de choisir la meilleure solution ou la solution optimale parmi tout un ensemble de solutions, l'alternative de type OUI-NON n'étant qu'un cas particulier du cas général.
Empirical risk minimizationEmpirical risk minimization (ERM) is a principle in statistical learning theory which defines a family of learning algorithms and is used to give theoretical bounds on their performance. The core idea is that we cannot know exactly how well an algorithm will work in practice (the true "risk") because we don't know the true distribution of data that the algorithm will work on, but we can instead measure its performance on a known set of training data (the "empirical" risk).
Decision analysisDecision analysis (DA) is the discipline comprising the philosophy, methodology, and professional practice necessary to address important decisions in a formal manner. Decision analysis includes many procedures, methods, and tools for identifying, clearly representing, and formally assessing important aspects of a decision; for prescribing a recommended course of action by applying the maximum expected-utility axiom to a well-formed representation of the decision; and for translating the formal representation of a decision and its corresponding recommendation into insight for the decision maker, and other corporate and non-corporate stakeholders.
Decision intelligenceDecision intelligence is an engineering discipline that augments data science with theory from social science, decision theory, and managerial science. Its application provides a framework for best practices in organizational decision-making and processes for applying machine learning at scale. The basic idea is that decisions are based on our understanding of how actions lead to outcomes. Decision intelligence is a discipline for analyzing this chain of cause and effect, and decision modeling is a visual language for representing these chains.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Decision modelA decision model in decision theory is the starting point for a decision method within a formal (axiomatic) system. Decision models contain at least one action axiom. An action is in the form "IF is true, THEN do ". An action axiom tests a condition (antecedent) and, if the condition has been met, then (consequent) it suggests (mandates) an action: from knowledge to action. A decision model may also be a network of connected decisions, information and knowledge that represents a decision-making approach that can be used repeatedly (such as one developed using the Decision Model and Notation standard).
Loss functions for classificationIn machine learning and mathematical optimization, loss functions for classification are computationally feasible loss functions representing the price paid for inaccuracy of predictions in classification problems (problems of identifying which category a particular observation belongs to). Given as the space of all possible inputs (usually ), and as the set of labels (possible outputs), a typical goal of classification algorithms is to find a function which best predicts a label for a given input .
Aversion pour la pertevignette|Graphique de la valeur perçue du gain et de la perte par rapport à la valeur numérique stricte du gain et de la perte : Une perte de 0,05 estperc\cuecommeuneperted′utiliteˊbeaucoupplusimportantequel′augmentationd′utiliteˊd′ungainde0,05. L'aversion pour la perte est une notion issue de l'économie comportementale, elle est un biais comportemental qui fait que les humains attachent plus d'importance à une perte qu'à un gain du même montant. Risk aversionIn economics and finance, risk aversion is the tendency of people to prefer outcomes with low uncertainty to those outcomes with high uncertainty, even if the average outcome of the latter is equal to or higher in monetary value than the more certain outcome. Risk aversion explains the inclination to agree to a situation with a more predictable, but possibly lower payoff, rather than another situation with a highly unpredictable, but possibly higher payoff.
Hinge lossIn machine learning, the hinge loss is a loss function used for training classifiers. The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y, the hinge loss of the prediction y is defined as Note that should be the "raw" output of the classifier's decision function, not the predicted class label. For instance, in linear SVMs, , where are the parameters of the hyperplane and is the input variable(s).
Risk-seekingIn accounting, finance, and economics, a risk-seeker or risk-lover is a person who has a preference for risk. While most investors are considered risk averse, one could view casino-goers as risk-seeking. A common example to explain risk-seeking behaviour is; If offered two choices; either 50asasurething,ora50100 or nothing, a risk-seeking person would prefer the gamble. Even though the gamble and the "sure thing" have the same expected value, the preference for risk makes the gamble's expected utility for the individual much higher. Théorie de la décisionLa théorie de la décision est une théorie de mathématiques appliquées ayant pour objet la prise de décision par une entité unique. (Les questions liées à la décision collective relèvent de la théorie du choix social.) La notion de décision intertemporelle découle de la prise en compte du facteur temps dans les problématiques reliant l'offre et la demande, les disponibilités et les contraintes. Ces problématiques sont celles qui découlent des combinaisons possibles entre les disponibilités et les décisions pouvant les impliquer.
Prime de risqueLa prime de risque est un concept de finance qui désigne un supplément de rendement exigé par un investisseur afin de compenser un niveau de risque supérieur à la moyenne. Ce phénomène trouve son origine dans l'aversion au risque consubstantielle aux investisseurs : ceux-ci tendent à préférer un gain faible avec une probabilité de paiement élevée à un gain élevé mais assorti d'une probabilité plus faible. La demande des actifs risqués est ainsi moins forte que celle adressée aux actifs à risque faible.
Fonction objectifvignette|comparaison de certains substituts de la fonction de perte Le terme fonction objectif ou fonction économique, est utilisé en optimisation mathématique et en recherche opérationnelle pour désigner une fonction qui sert de critère pour déterminer la meilleure solution à un problème d'optimisation. Elle associe une valeur à une instance d'un problème d'optimisation. Le but du problème d'optimisation est alors de minimiser ou de maximiser cette fonction jusqu'à l'optimum, par différents procédés comme l'algorithme du simplexe.
