Mesterséges Intelligencia MI

Hasonló dokumentumok
Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

Bonyolult jelenség, aminek nincs jó modellje, sok empirikus adat, intelligens (ember)ágens képessége, hogy ilyen problémákkal mégis megbirkozzék.

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Mesterséges Intelligencia MI

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

4. Fogyasztói preferenciák elmélete

Szavazási protokollok - közös preferencia kialakítása

Idõ-ütemterv há lók - I. t 5 4

Mesterséges Intelligencia MI

4. hét Fogyasztói preferenciák, (hasznosság) A PIACI KERESLET - ÉS AMI MÖGÖTTE VAN. Varian: fejezet

Idő-ütemterv hálók - I. t 5 4

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Rasmusen, Eric: Games and Information (Third Edition, Blackwell, 2001)

Least Squares becslés

Egészségpolitika. Közgazdasági értékelés az egészségügyben. Fügedi Gergely SE-EMK június

Elővizsga, dec. 15. Szívhez szóló megjegyzések és megoldások Adja meg a kontrollált természetes nyelv definícióját (vendégelőadás)

Valószínűségi hálók. Mesterséges Intelligencia - MI. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kockázatos pénzügyi eszközök

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Beruházási és finanszírozási döntések

N-személyes játékok. Bársony Alex

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Beruházási és finanszírozási döntések (levelező, 2. konzultáció)

Bizonytalan tudás kezelése

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet





Bizonytalanságok melletti következtetés

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak







Mesterséges intelligencia 3. laborgyakorlat

Bevezetés az ökonometriába

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

Kvantitatív módszerek

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Stippinger Marcell: Tőzsdei modellezés (Szeminárium 2. előadás)

Csercsik Dávid ITK PPKE. Csercsik Dávid (ITK PPKE) Játékelmélet és hálózati alkalmazásai 4. ea 1 / 21

Változatos Véletlen Árazási Problémák. Bihary Zsolt AtomCsill 2014

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

Mesterséges Intelligencia MI

Egészségpolitika. Közgazdasági értékelés az egészségügyben. Fügedi Gergely SE-EMK január

Mesterséges Intelligencia MI

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely június

Mesterséges Intelligencia MI

Döntési rendszerek I.

A maximum likelihood becslésről

Döntéselméleti modellek gyakorlat

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Operációkutatás példatár

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

A TERMODINAMIKA II., III. ÉS IV. AXIÓMÁJA. A termodinamika alapproblémája

Operációkutatás vizsga

4. A negatív binomiális eloszlás

Kereskedési rendszerek kétoldalú szerződésekkel

Többtényezős döntési problémák

Döntési rendszerek I.

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Valószínűségszámítás összefoglaló

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Opkut deníciók és tételek

Volatilitási tőkepuffer a szolvencia IIes tőkekövetelmények megsértésének kivédésére

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

Nem-kooperatív játékok

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Mikro és makroökonómia BMEGT30A001 C1-es kurzus Jegyzet gyanánt 2018 ősz 2.ELŐADÁS

Döntési rendszerek I.

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A problémamegoldás elmélete Döntéselméleti alapok. Készítette: Dr. Szűts István, Dr. Duma László

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Tartalom. Robusztus stabilitás Additív hibastruktúra Multiplikatív hibastruktúra

Menet. A klasszikus interpretáció. Condorcet kockák, De Mére probléma Pétervári paradoxon

Bevezetés az állapottér elméletbe: Állapottér reprezentációk

Mesterséges Intelligencia MI

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 8. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

Mikroökonómia elıadás

Közgazdaságtan alapjai I. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Átírás:

Mesterséges Intelligencia MI Racionalitás: a hasznosság és a döntés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

Preferenciák Egy ágens választásai A, B, determinisztikus tételek, ill. bizonytalan kimenetelű sorsjátékok Sorsjáték: L = [p, A; (1-p), B] A B : A preferált B-hez képest A B : nincs preferencia A és B között A B : B nem preferált A-val szemben Racionális preferenciák a várható hasznosság maximalása értelmes feltételeket teljesítésével (korlátokat)

Racionális preferenciák Racionalitás korlátjai Sorrendezhetőség (A B) (B A) (A B) Tranzitivitás (A B) (B C) (A C) Folytonosság A B C p. [p, A; 1-p, C] B Helyettesíthetőség A B [p, A; 1-p, C] [p, B; 1-p, C] Monotonitás A B p q [p, A; 1-p, B] [q, A; 1-q, B])

Várható hasznosság maximalizálása Ramsey, 1931, Neumann és Morgenstern, 1944 A korlátokat teljesítő preferenciákhoz létezik olyan valós értékű U(x) függvény, hogy: U(A) U(B) A B U([p 1, S 1 ; ; p n, S n ] = i p i U(S i ) Maximális várható hasznosság elve: azt maximáló cselekvés megválasztása

Hasznosságok modellezése Egy A állapot standárt sorsolás: a lehető legjobb díj - u max p valószínűséggel a lehető legnagyobb katasztrófa - u min 1-p valószínűséggel p módosítása, amíg: A L p Hasznossági skálák Normált: u max = 1, u min = 0 Mikromort: halálesély/1000000, kb. 20 USD (1980) pl. Mt.Everest megmászása: 39,427 mikromort/ megmászás QALY (Quality Adjusted Life Years) 1 év tökéletes egészségben Hasznosság pozitív lineáris transzformációja nem számít (a legjobb cselekvés helye (max helye) nem változik) U'(x) = k 1 x U(x) + k 2, k 1 0

A pénz hasznossága A pénz nem szabályos hasznosság! Ha L egy sorsjáték, aminek várható pénzbeli nyeresége EMV(L), akkor általában U(L) < U(EMV(L)) Hasznossági görbe: milyen p valószínűség esetén indifferens az x díj és a [p, M; 1-p, 0] sorsjáték értéke között, nagyon nagy M-re? Tételezzük fel, hogy győzött egy TV játékban. A műsorvezető most választásra kéri fel: elviheti az 1 millió $ díjat, vagy felteheti azt egy pénzfeldobásos hazárdjátékon. Ha fej, nem kap semmit, ha írás, akkor kap 3 millió $-t. Ha hasonló a többi emberhez, akkor vonakodna játszani, és zsebre vágná a milliót. Ez irracionális volna? 1 millió $ < EMV(L) = 1.5 millió $ De mi van, ha már van valami pénze (k)? U(S k ) 5 5 U(S k+1m ) 9 5.1 U(S k+3m ) 11 5.3

A pénz hasznossága és az emberi irracionalitás Grayson (1960): a valóságos hasznosságokról szóló úttörő jelentőségű tanulmányban azt találta, hogy a pénz hasznossága majdnem teljesen arányos a mennyiségének logaritmusával (először Bernoulli, 1783). Nyereségekre: (kockázatkerülő) U(L) < U(EMV(L) biztos kifizetése) Veszteségekre: (kockázatkereső) U(L) U(EMV(L) biztos kifizetése) Kis értékek szakasza lineáris - kockázat-semleges Sorsjáték determinisztikus ekvivalense DE (játék helyett fogad el) Biztosítási prémium: EMV(L) DE(L) (biztosító társaság haszna) kár << bizt.tsg. vagyona lineáris szakasz

A pénz hasznossága és az emberi irracionalitás

A pénz hasznossága és az emberi irracionalitás

Többváltozós hasznosságfüggvények U(Halálesetek, Zaj, Költségek)? U(x 1, x 2,, x n ) =? (1) teljes körű beazonosítás (2) függetlenségek, kanonikus alakok Szigorú dominancia (determ. és bizonytalan) Sztochasztikus dominancia

Többváltozós hasznosságfüggvények Additív értékfüggvény U = k 1 x U 1 + k 2 x U 2 + k 3 x U 3 Pl. U(Zaj, Költség, Halálesetek) = Zaj[dB] 10 4 Költség[mFt] Halálesetek[mikromort] 10 12 Multiplikatív értékfüggvény U = k 1 x U 1 + k 2 x U 2 + k 3 x U 3 + k 1 x k 2 x U 1 x U 2 + k 2 x k 3 x U 2 x U 3 + k 3 x k 1 x U 3 x U 1 + k 1 x k 2 x k 3 x U 1 x U 2 x U 3 stb. csak 3 paraméter

Döntési hálók véletlen csomópontok FVT döntési csomópontok döntési lehetőségek hasznosságcsomópontok hasznosságok leírása cselekvéshasznosság táblák Következtetés: - evidencia változók állítása - a döntési csomópont minden egyes értékére: - állítsuk be a döntési csomópontot erre az értékre - számítsuk ki az a posteriori valószínűségeket a hasznosságcsomópont szüleire (szabványos valószínűségi következtetés) - számítsuk ki a cselekvések hasznosságát -? a legnagyobb hasznosságértékű cselekvés

Információ hasznossága Legyen a meglévő evidencia E, aktuális legjobb cselekvés, melynek lehetséges kimenetelei Eredmény i, az új lehetséges evidencia E j. A pillanatnyi legjobb cselekvés értéke: EU ( a E) = max SU ( Eredm ( A)) P( Eredm ( A) Tesz( A), E) A i i i A pillanatnyi legjobb cselekvés értéke új evidencia után: EU ( a E, E ) = max SU ( Eredm ( A)) P( Eredm ( A) Tesz( A), E, E ) E j j i i i j A A teljes információ értéke (TIÉ) (az előre még nem ismert új evidencia értékeire vett átlag):

Racionális ágensek tranzitív preferenciáiról Három ágens preferenciái: (Ág1) Körte Szőlő Alma (Ág2) Szőlő Alma Körte Ág3 Alma Körte Szőlő Mi a csoport véleménye, csoport preferenciasora? Legyen annak kifejezője a többségi választás (itt 2 az 1 ellen): Körte Szőlő Szőlő Alma Alma Körte Egyenként racionális, együtt már nem?