Algoritmi Di Apprendimento Automatico Per Decisioni Complesse [Italian]

By Umamageshwari R, Sharmila L, Anandasimhan M

Con la continua evoluzione dell'apprendimento automatico, il suo ruolo nel processo decisionale si espander oltre l'ottimizzazione, verso la comprensione, la previsione e la collaborazione. L'obiettivo non la previsione perfetta o il controllo automatico, ma decisioni pi sagge che riconoscano l'incertezza, rispettino la dignit umana e si adattino a un mondo in continua evoluzione. Fondando l'apprendimento automatico su una solida teoria, una riflessione etica e un'intuizione pratica, ci avviciniamo a sistemi decisionali che non si limitano all'efficienza, ma anche all'equit , alla sostenibilit e al benessere collettivo.Man mano che il campo di applicazione dell'apprendimento automatico nei processi decisionali complessi continua a espandersi, diventa sempre pi importante riflettere sulle implicazioni pi profonde della delega di elementi di giudizio ai sistemi computazionali. Le decisioni non sono eventi tecnici isolati, ma sono inserite in norme culturali, strutture istituzionali ed esperienze umane. I sistemi di apprendimento automatico, per quanto avanzati, operano in questi contesti e li influenzano inevitabilmente. Questa relazione reciproca fa s che l'impatto del processo decisionale algoritmico vada oltre i guadagni di efficienza e si estenda alla formazione di comportamenti, incentivi e aspettative nelle societ .

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6209763065
• ISBN13: 9786209763069
• Release Date: March 2026
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 168 Pages
• Weight: 0.51 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 6.0" x 9.0"