Чем IBM Watson Tradeoff Analytics отличается от простого принятия решений с ограничениями?

Я постоянно поражаюсь технологическому гению пакета IBM Watson. Инструменты делают разные вещи, от распознавания объектов на изображениях до извлечения эмоций в письме, и они потрясающие. Кроме того, есть Tradeoff Analytics. В их демонстрации Nests вы выбираете состояние, а затем ряд ограничений (цена должна быть между W и X, площадь в квадратных футах должна быть между Y и Z, должно быть доступно финансирование застрахованного условного депонирования, и т. д.), и они ранжируют дома в зависимости от того, насколько хорошо они соответствуют вашим ограничениям.

Казалось бы, все, что делает Tradeoff Analytics, — это запускает простой запрос порядка:

SELECT * FROM House WHERE price >= W AND price <= X AND square_footage >= Y
AND square_footage <= Z AND ...

Я неправильно понимаю Tradeoff Analytics? Я с огромным уважением отношусь к людям из IBM, которые создали все эти замечательные инструменты, но Tradeoff Analytics кажется простым принятием решений с ограничениями, которые появляются в любом курсе «Введение в программирование», когда вы изучаете if операторов. Что мне не хватает?


optimization ibm-watson algorithm tradeoff-analytics
person TheEnvironmentalist    schedule 07.11.2016    source источник
comment
respect for the people over at IBM that built all of these amazing tools распространите это на маркетинг…   -  person greybeard    schedule 08.11.2016

Ответы (2)


arrow_upward
4
arrow_downward

Как отметил @GuyGreer, сервис действительно использует оптимизацию Парео, которая сильно отличается от простых ограничений.

Например: Допустим, у вас есть три дома.

         Sqr Footage Price
HouseA   6000         1000K       
HouseB   9000         750K
HouseC   8000        800K

Теперь предположим, что вашими ограничениями являются Sqr Footage > 5000 и Цена ‹ 900 K, тогда у вас останется дом B, а аналитика компромиссов дома C вернет вам только дом B. Так как, согласно Парето, укажите ваши цели по цене и метражу, дом B доминирует над домом C, поскольку он имеет больший метраж и дешевле.

Очевидно, что это выдуманный пример, а в реальной жизни существует больше объектов (атрибутов), на которые вы обращаете внимание при покупке дома.

Идея с Парето заключается в том, чтобы найти Границу Парето. Аналитика компромиссов добавляет к оптимизации Парето дополнительные собственные алгоритмы, чтобы дать вам больше информации о компромиссе.

Наконец, услуга сопровождается виджетом на стороне клиента, который использует новый метод визуализации границ Парето. По-своему сложная проблема, учитывая, что такая граница многомерна.

person Dudi    schedule 08.11.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

На странице, на которую вы ссылаетесь, говорится, что они используют оптимизацию по Парето, которая пытается оптимизировать все параметры, чтобы прийти к оптимальному по Парето решению — решению или набору решений, когда вы не можете оптимизировать каждый отдельный параметр, поэтому вам приходится довольствоваться некоторыми дополнительными параметрами. -оптимальные.

Вместо того, чтобы просто найти что-то, что соответствует критериям, они пытаются найти какое-то оптимальное решение (решения) с учетом ограничений. Вот чем это отличается от простого принятия решений с ограничениями.

Обратите внимание, что я полностью основываю этот ответ на их заявлении:

Сервис использует метод математической фильтрации под названием «Оптимизация по Парето»...

и что я читал о проблемах Парето. У меня нет опыта работы с этой технологией или проблемами Парето.

person SirGuy    schedule 07.11.2016
comment
Оптимизация по Парето буквально означает выбор лучшего из предложенных вариантов с учетом предоставленных ограничений. В термине решения проблемы нет математического контекста. Эта линия в основном просто маркетинг - person TheEnvironmentalist; 08.11.2016