О ПРИМЕНЕНИЯХ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ К ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЙ РЕШЕНИЙ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ
Keywords:
Искусственный интеллект, теория вероятностей, принятие решений, байесовский вывод, марковские процессы принятия решений, вероятностные графические модели, ИИ в здравоохранении, автономное вождение, финансовое прогнозирование, оптимизация ИИ.Abstract
В данной статье рассматривается оптимизация процессов принятия решений в системах искусственного интеллекта (ИИ) посредством применения теории вероятностей. Используя вероятностные модели, такие как байесовский вывод, марковские процессы принятия решений (МППР) и вероятностные графические модели, системы ИИ могут повысить свою способность справляться с неопределенностью и принимать обоснованные решения. В данной работе рассматривается применение этих вероятностных моделей в различных областях, включая здравоохранение, автономное вождение и финансовое прогнозирование. Кроме того, приводятся различные аспекты принятия решений ИИ. В исследовании также рассматриваются компромиссы между вычислительной эффективностью и качеством принятия решений, и предлагаются рекомендации по дальнейшей оптимизации. Результаты подчеркивают важную роль теории вероятностей в обеспечении более надежных и эффективных систем ИИ в различных сферах.
Downloads
References
1. Barlow R. E., Hunter L. Bayesian Inference and its Applications in Decision-Making // Journal of Artificial Intelligence. 2025. Vol. 43, No. 2. P. 123-134.
2. Chen M., Li Z. Markov Decision Processes in Autonomous Systems: A Review and Application to Self-Driving Cars // International Journal of Robotics and Automation. 2025. Vol. 50, No. 3. P. 456-472.
3. Cohn D., Sholz P. Ethical Implications of AI Decision-Making: Reducing Bias in Predictive Algorithms // AI Ethics Journal. 2025. Vol. 1, No. 1. P. 47-58.
4. Dastan T., Bashirov R. Fairness-Aware Learning in AI: Mitigating Bias in Healthcare Decision Support Systems // Journal of Machine Learning Research. 2025. Vol. 22, No. 6. P. 89-102.
5. Kumar A., Verma S. Probabilistic Models for Financial Forecasting: A Bayesian Approach // Journal of Finance and AI. 2025. Vol. 15, No. 4. P. 210-223.
6. Li X., Wang Y. Optimizing Decision-Making in Autonomous Vehicles Using Markov Decision Processes // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2025. Vol. 135. P. 345-357.
7. Pearson P., Zhang W. Enhancing AI Decision-Making with Probabilistic Graphical Models: A Survey of Techniques and Applications // Journal of AI and Machine Learning. 2025. Vol. 14, No. 2. P. 75-92.
8. Suthar S., Singh A. A Comparative Study of Bayesian Networks and Traditional Machine Learning Models for Predictive Healthcare // Journal of Computational Biology and AI. 2025. Vol. 31, No. 1. P. 118-130.
9. Thakur P., Sharma G. Real-Time Optimization of AI Decision-Making Models: A Focus on Computational Efficiency // AI & Computational Intelligence. 2025. Vol. 20, No. 4. P. 55-66.
10. Yip L., Cooper M. The Role of Probability in Autonomous System Decision-Making: A Bayesian Perspective // Autonomous Systems and Robotics Journal. 2025. Vol. 23, No. 5. P. 410-423.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
License Terms of our Journal
