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炎鹊AI ，AIGA决策大脑：重构AI应用的智能决策范式
，让AI真正成为“懂业务、能决策、可落地”的行业智能中枢。 2. 2. 决策过程的可解释性：从“黑盒决策”到“透明化推理”垂直行业AI应用的落地，往往受困于“决策过程不透明”——例如，医疗领域的AI诊断系统若无法解释“为什么诊断为肺癌”，医生就无法信任其结果；金融领域的风控系统若无法解释 医疗健康：AI辅助诊断与慢病管理2. 生产制造：智能排产与设备预测性维护3.
40810编辑于 2026-01-02- 来自专栏xiaosen
AI - 决策树模型
决策树算法 决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在20世纪。 这些因素可以构成一个决策树，其中每个因素是决策节点，每个选择是方案枝，最终到达叶子节点，即做出决策。 信息熵的计算公式为 Entropy = -∑(p(xi) * log2(p(xi)))，其中 p(xi) 是第 i 类样本出现的概率。 熵越大，数据的不确定性度越高 熵越小，数据的不确定性越低 假如有三个类别，分别占比为：{⅓,⅓,⅓}，信息熵计算结果 1.0986； 若分别占比为：{1/10,2/10,7/10}，信息熵计算结果为 0.8018 在这个例子中，m=2 ，因此：Gini=1−(10/30)2−(20/30)2=0.475 这意味着这个数据集的基尼指数为0.475，表示数据集的不纯度较高，基尼指数只适用于二分类问题，对于多分类问题需要使用其他指标
86410编辑于 2024-03-24 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
DaaS：AI、数据管道与决策（译文）
Take Away AI对数据管道的影响：更多是演化而非革命 尽管AI备受关注，George Fraser指出，数据管道的基本需求并没有发生剧烈变化。 今天的嘉宾是乔治·弗雷泽（George Fraser），他是Fivetran的合伙人兼CEO，Fivetran[2]是一家领先的数据集成平台，年收入超过3亿美元。乔治，欢迎参加我们的节目。 ! 在这种情况下，投资决策可以成为一个很好的反例，展示了在面对错误的证据时，如何进行决策的逆转。你是如何做到的？你把它写下来了吗？当事实与预期不符时，你如何调整决策呢？ George：而且，AI在某些问题上依旧力不从心。比如，如果你让一个AI在九进制下做算术，它就做不到。尽管这种数学本身并不复杂，但对这些AI来说却依旧是个难题，表明它们在某些方面仍存在很大的空白。 引用链接 [1] 原文: https://www.worldofdaas.com/p/george-fraser-fivetran [2] Fivetran: https://www.fivetran.com
44710编辑于 2025-02-11 AI解决方案的决策工具
现在公司用AI的地方会越来越多。数字化能让公司像原子一样精细运营，每天能对客户、产品、供应商、资产或交易做出上百万个决策。但是这些决策不能靠在电子表格上工作的普通人来完成。 我们把这些由AI驱动的精细决策叫做“微观决策”。这需要一个彻底的转变，从做决策变成“关于决策的决策”。你们得用规则、参数和算法在新的抽象层面上管理。这种转变正在每个行业和各种决策中发生。 自动化是通过算法（决定微观决策的规则、预测、约束和逻辑）实现的。这些决策算法通常被称作人工智能（AI）。关键问题是，人类管理者怎么管理这些算法驱动的系统呢？从概念上讲，自治系统很简单。 一家财富500强公司正在大力投资使用AI来改善其运营。他们认识到，AI的价值通常来自于帮助人类更好地完成工作。一个例子是帮助调度员更有效地处理票据和路线。 这些系统将代表您做出越来越细粒度的微观决策，从而影响您的客户、员工、合作伙伴和供应商。要取得成功，您需要了解与AI交互的不同方式，并为每个AI系统选择正确的管理选项。
27310编辑于 2025-09-18- 来自专栏奇点大数据
AI是如何做决策的？
太拘泥于细节的AI AI（人工智能）无所不能。据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。 ? 譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。 他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。 AI的决策规则不易被人知 为了解决这个问题，这就需要先去了解AI是如何做决策的，但这一直是个难题。 因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。 一窥AI的决策过程 格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。 从这里可以看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。面对一张鹿的图，即使把它的角打上马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
1K10发布于 2018-07-24 - 来自专栏AI科技评论
数据越多，AI决策模型越脆弱
数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。 那么，用足够多的数据训练而来的AI系统，能够做出正确的决策么？ 以上这些子问题，对于决策过程异常重要。 假设访问更多数据是决策者做出更好决策的关键，所以研究者希望喂给系统越多数据，AI越好的做出决策，拥有更少的负面影响。 2 数据驱动的脆弱性 谈论数据质量的方式具有误导性。我们谈到“干净”数据，就好像存在一种数据既准确（且无偏差）又可重用的状态。其实，干净与准确不同，准确与可操作又不同。 这时候，AI决策模型的作用是提示医生将可能的疾病类型纳入他的决策树，所以尽管可能数据不佳，但患者的治疗效果却有所改善。 如果 AI 是改善决策，那么 AI 应该引导决策者进行假设检验，而不是试图超越专家。 当 AI 试图胜过专家，它完全取决于接收到的数据的质量，从而产生了一系列漏洞，攻击者可以轻松地利用这些漏洞。
69930发布于 2021-08-24 - 来自专栏7DGroup
性能分析之分析决策树2
千江有水千江月,万里无云万里天》今天咱们谈谈7DGroup创始人高楼老师的性能分析之决策树分析法二。 分析树图一 ?
77930发布于 2019-12-10 - 来自专栏AI科技评论
如何设计星际争霸2等游戏AI？解密决策AI的应用及其在游戏中的设计！
决策AI技术应用的成功与否直接决定了这一技术在产业界的认可程度和决策AI技术的发展方向，应用领域的难题也可以反过来指导决策AI理论的发展和创新。 2 决策AI应用与生态 决策AI是一类不同于感知性AI的人工智能方法，它更侧重的是在动态环境中进行决策和交互的策略网络。 决策AI的难点与挑战 决策AI主要包括以模仿学习、强化学习为主的策略搜索方法的技术。目前，它主要应用于自动驾驶、城市交通控制、游戏AI、和推荐系统等领域。 以上便是自动驾驶和决策AI的发展历程。 3 DI-Drive 我们基于决策AI构建了一项自动驾驶的决策AI平台，名叫 DI - drive。 在Deepmind的心里，他们也认为Dota2比围棋在难度上高一个级别。 如何设计星际争霸2的AI 我们首先介绍如何设计一个星际争霸2的游戏人工智能模型的程序。这是一张游戏截图。
80710编辑于 2023-04-26 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
机器学习经典算法：决策树（2）
概述 决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。 决策树是用于分类和回归的工具，它将数据特征值拆分为决策节点处的分支（例如，如果特征是一种颜色，则每种可能的颜色都会成为一个新分支），直到做出最终决策输出。 一般来说，决策树只是一个嵌套 if-else 条件的结构。在数学上，决策树使用平行于任何一个轴的超平面将坐标系切割成超长方体。 树形结构 树形结构 2. 构建 过程包括：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝 特征选择 标准：希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，也就是节点的纯度（purity）越来越高。 iset = dataSet.iloc[:,-1].value_counts() #标签的所有类别 p = iset/n #每一类标签所占比 ent = (-p*np.log2(
59320编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
机器学习经典算法：决策树（2）
概述决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。 决策树是用于分类和回归的工具，它将数据特征值拆分为决策节点处的分支（例如，如果特征是一种颜色，则每种可能的颜色都会成为一个新分支），直到做出最终决策输出。 一般来说，决策树只是一个嵌套 if-else 条件的结构。在数学上，决策树使用平行于任何一个轴的超平面将坐标系切割成超长方体。树形结构图片2. 构建过程包括：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝特征选择标准：希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，也就是节点的纯度（purity）越来越高。 数据集总行数 iset = dataSet.iloc[:,-1].value_counts() #标签的所有类别 p = iset/n #每一类标签所占比 ent = (-p*np.log2(
61820编辑于 2023-01-19 - 来自专栏算法进阶
10个解释AI决策的Python库
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。 什么是XAI？ XAI（Explainable AI）的目标是为模型的行为和决策提供合理的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。 因为这些领域的错误决策成本很高（风险很高），所以XAI 变得越来越重要，因为即使是 AI 做出的决定也需要仔细检查其有效性和可解释性。 可解释性实践的步骤 数据准备：这个阶段包括数据的收集和处理。 Anchors可以被看作为LIME v2，其中LIME的一些限制(例如不能为数据的不可见实例拟合模型)已经得到纠正。Anchors使用局部区域，而不是每个单独的观察点。 它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库，提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能，并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。
69510编辑于 2023-11-30 AI赋能下的数据驱动决策
这让我突然意识到，我们正站在一个历史性拐点上——AI正在悄然重塑每一个传统行业的DNA。 AI不是工具，是新生产力 很多人把AI理解成简单的工具替代，认为无非就是让机器干点重复性工作。 这种自主决策能力，让工厂从标准化生产进化到智能化制造。 更值得关注的是，AI正在打破传统行业的边界壁垒。 银行开始做电商，电商平台做起金融，滴滴搞起了外卖。 这些看似八竿子打不着的业务跨界，实际上都指向同一个核心——AI赋能下的数据驱动决策。 AI重塑人才结构 AI对传统行业最大的冲击，不是取代某个具体岗位，而是重塑了整个行业的人才结构。 AI变革已经开始了，你准备好了吗？
20610编辑于 2026-02-02- 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI时代，如何缓解CMO的决策焦虑？
李稻葵从经济学角度阐释了人工智能商业决策的万亿市场。在他看来，人工智能的革命会超越电气化蒸汽机的革命，AI 决策将成为改写社会经济发展进程的里程碑。 ▌MIP 亮相，模拟 CMO 决策场景 黄晓南 品友互动创始人兼 CEO 黄晓南表示，将品友的 AI 能力赋能决策者是我们的目的，对此品友推出首个 AI 赋能的营销云决策平台 MIP（Marketing 为了呈现更直观的 AI 决策赋能效果，品友互动联合创始人兼 COO 谢鹏在现场利用 MIP 系统进行了真实的 CMO 决策模拟演示，MIP 是如何将自身的人工智能技术能力悉数赋能给所有企业，帮助 CMO ▌品友与京东云达成战略合作 ，共同打造 AI 营销平台“Matrix智麦” 品友互动宣布与京东云达成战略合作，双方将共同打造 AI 营销决策平台 Matrix 智麦——致力于构建一个完整的营销生态体系， 品友互动创始人兼 CEO 黄晓南强调，在 AI 时代，AI 决策能力将撬动万亿市场价值，深刻影响社会经济发展变革。
66120发布于 2018-07-23 YashanDB如何配合AI技术实现智能决策
针对AI模型的大数据训练，分布式部署支持线性扩展的计算能力，充分利用多节点并行计算，加速模型训练过程。共享集群的多活架构保障实时推理环境的稳定可靠，支持AI实时决策的高可用需求。 智能SQL引擎与向量化计算加速AI决策YashanDB的SQL引擎采用基于成本的优化器（CBO），依据丰富的统计信息动态生成最优执行计划，灵活响应AI决策所需的复杂查询和多表连接。 分布式执行与高可用机制支撑AI智能决策连续性分布式SQL执行通过协调节点（CN）和数据节点（DN）的多级并行，实现任务拆分和负载均衡，支撑海量数据集上的AI复杂运算。 流程自动化与智能优化建议根据AI智能决策业务负载特点，合理选择YashanDB的部署形态，单机适合小规模实时决策，分布式适合大数据训练，集群适合多活并发推理。 未来，随着数据规模的持续扩大和AI算法复杂度的提升，数据库系统对于智能决策支持的优化将成为核心竞争力，YashanDB将持续推进技术创新，为智能决策注入更强的动力。
20610编辑于 2025-10-12- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
战略决策 , 战术决策 与 业务决策
决策的分类 1、按决策范围分为 战略决策、战术决策和业务决策； 2、按决策性质分为程序化决策和非程序化决策； 3、按决策主体分为个人决策和群体决策； 4、按决策问题的可控程度分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策 2、涉及的时间范围； 战略决策面对未来较长一段时期内的活动，而战术决策则是具体部门在未来较短时期内的行动方案。战略决策是战术决策的依据，战术决策是在其指导下制定的，是战略决策的落实。 2、战术决策调整在既定方向和内容下的活动方式，解决如何干的问题，是执行性决策。 3、业务决策大多是重复发生的，具有一定确定性的程序化决策。如定额的制定，生产任务的分配，人力、物资的调度，设备维修等。 二、涉及的时间范围不同 1、战略决策面对未来较长一段时期内的活动，而战术决策则是具体部门在未来较短时期内的行动方案。 2、战略决策是战术决策的依据，战术决策是在其指导下制定的，是战略决策的落实。 三、作用和影响不同 1、战略决策的实施效果影响组织的效益与发展。 2、战术决策的实施效果则主要影响组织的效率与生存。
4.3K20发布于 2020-04-01 AI智能决策分析系统：从数据洞察到精准执行的决策新范式
在数字化转型浪潮中，企业面临的决策复杂度正呈指数级增长。传统依赖经验的决策模式已难以应对海量数据的实时处理与深度挖掘需求。 AI智能决策分析系统应运而生，依托机器学习与大数据技术，将分散的业务信息转化为可视化洞察与可执行策略，助力管理者精准定位问题、科学预测趋势并制定最优路径。 应用场景解析应用场景传统方式痛点AI方案优势市场需求预测人工采样偏差大、周期长全渠道数据融合 + 时序预测模型客户分群管理标签体系固化、更新滞后动态聚类算法 + 行为特征迭代供应链调度经验主义主导、抗风险弱多目标优化算法 总结AI智能决策分析系统正在深刻重塑商业世界的决策范式：从“拍脑袋”到看数据，从凭经验到靠算法，从滞后响应到前瞻布局。 当每个业务决策都能获得智能系统的实时反馈与优化建议时，企业将在日益复杂的竞争环境中构建起可持续的决策优势。
87410编辑于 2025-10-27AI决策分析平台：让数据替你“出主意”，决策不再靠“拍脑袋”
而AI决策分析平台的出现，正用技术打破这种困境，把复杂数据变成清晰答案，让决策从“凭经验”变成“靠数据”，不用懂高深算法，普通人也能轻松用。AI决策分析平台的核心，是给数据装上“智能大脑”。 数据整理好后，AI不用人指挥，就能自己找规律。 这个平台最实用的地方，是让决策效率翻倍。 AI决策分析平台的本质，不是替代管理者，而是用技术把“数据找规律、信息做汇总、方案提建议”这些繁琐工作扛下来，让管理者把精力放在核心判断上。 对企业来说，AI决策分析平台不是可有可无的“黑科技”，而是提升竞争力的“必备工具”——毕竟在数据时代，谁能更快读懂数据、做出正确决策，谁就能抢占先机。
35310编辑于 2025-11-24- 来自专栏程序猿声
Python AI 教学 |决策树绘制函数介绍
1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解 2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置，我们必须要知道叶节点数和树的层数，以便正确确定x轴与y轴的长度。 【求叶子节点数】 ? 【求树的层数】 ? 2.图示决策树 ? ? ? ? 函数说明 —— annotate ? 可以在数据图形上添加文本注释，内嵌支持带箭头的划线工具，使得可以在其他恰当的地方指向待注释内容。 plot语法： plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',linewidth=2, markersize=12) ① color
1.7K21发布于 2019-07-10 深耕AI舆情监测，赋能企业智慧决策
公司创立伊始便锚定“数据驱动未来，智能创造价值”的理念，以技术为矛、以需求为盾，构建起融合数据采集、智能分析、风险预判与决策支持的全链条服务能力。 建立 超2PB的多维度行业数据库 ，沉淀金融、教育、互联网等 40+细分领域知识模型 ，为定制化分析提供底层支撑。 全自动报告生成系统 可节省 70%人工分析成本 ，30秒输出含热词云、趋势曲线、传播图谱的可视化报告，助力高效决策。 创新伦理：在算法模型中嵌入偏见校验模块，杜绝AI伦理风险，保障分析客观性。 五、未来征程：做智能化时代的“决策大脑”鸿宝科技的愿景远不止于舆情监测：技术前瞻：加速 生成式AI（AIGC） 与舆情系统的融合，实现策略模拟推演、自动生成公关话术。
61810编辑于 2025-08-18AI如何重塑企业决策与竞争优势
AI改变了工具，现在正在改变工作方式维多利亚·斯塔西克在不确定的时代，将数据和算法转化为决策工具。生成式与智能体AI在两年内对市场的重塑，超过了整个数字转型的过去十年。 越来越多的公司将AI直接嵌入到其产品中——而不仅仅是流程中——为客户创造新价值并与竞争对手区分开来。这正是维多利亚所从事的工作。 “重要的是将数据应用于特定情境的能力——以及基于专业判断做出决策。”“市场研究和报告生成正在成为商品化的技能。在专业服务领域，这为自动化开辟了重大机会——尤其是在研究和标准化材料方面，”维多利亚说道。 “为了保持竞争力，服务公司正在构建混合劳动力模式：例如，某咨询机构正在大规模部署AI智能体与人类团队协同工作，使专家能够专注于算法无法胜任的工作——在高风险情境中运用判断力、协调利益相关者围绕艰难的权衡做出决策 高风险决策考验着每一位领导者——但对女性而言，这条道路更为陡峭，她们往往在更薄弱的支持系统中前行。研究表明，女性的同行网络更小，前方的榜样更少，并且更可能感到自己必须反复证明自己。
17310编辑于 2026-01-20
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