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私は、IBM Watson パッケージの技術的な天才に常に驚かされています。このツールは、画像内の被写体の認識から手紙の感情の抽出まで、さまざまなことを行いますが、それらは驚くべきものです。そして、Tradeoff Analyticsがあります。Nests のデモでは、州を選択してから、一連の制約 (価格はWとXの間、面積はYとZの間、利用可能な保険付エスクロー融資が必要など) を選択し、それに基づいて住宅をランク付けします。それらがあなたの制約にどれだけうまく適合しているかについて。

Tradeoff Analytics が行うことは、次の順序で単純なクエリを実行することだけのように思われます。

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

Tradeoff Analytics を正しく理解していませんか? これらの素晴らしいツールをすべて構築した IBM の人々に多大な敬意を払っていますが、Tradeoff Analytics は単純な制約付きの意思決定のように見えますif。私は何が欠けていますか？

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@GuyGreerが指摘したように、サービスは実際に単純な制約とは大きく異なるパレオ最適化を使用しています。

例: 家が 3 つあるとします。

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

ここで、制約が Sqr Footage > 5000 で Price < 900K であるとすると、家 B が残り、家 C トレードオフ アナリティクスは家 B のみを返します。Pareto によると、価格と映像の目標を指定すると、 House B は House C を支配します。

明らかに、これはでっち上げの例であり、実際には家を購入する際に考慮すべき対象 (属性) は他にもあります。

パレートのアイデアは、パレートフロンティアを見つけることです。トレードオフ分析は、パレート最適化に独自のアルゴリズムを追加して、トレードオフに関するより多くの洞察を提供します。

最後に、このサービスには、パレート フロンティアを視覚化するための斬新な方法を使用するクライアント側のウィジェットが付属しています。そのようなフロンティアが多次元であることを考えると、それ自体が洗練された問題です。

于 2016-11-08T09:38:33.723 に答える