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Journal|[J]Journal of Autonomous IntelligenceVolume 3, Issue 1. 2020. PP 1

MT机器学习和人工智能问题中的不确定性

INDECISIVENESS IN PROBLEMS OF MACHINE LEARNING AND AI

作者: Aleksa Svetozar Srdanov
展开

DOI: 10.32629/jai.v3i1.93

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Frontier Scientific Publishing

Frontier Scientific Publishing(Open Access)

摘要 / Abstract

MT

优柔寡断的问题是每个科学研究中不可或缺的一部分。然而,这个问题是否具有客观的性质仍不确定。本文将对优柔寡断的来源和原因进行扩展分析,并定义新的类别,这些类别是编写高质量软件的绊脚石。基于一个样本,我们将提出几种不确定分类方法。具体来说,我们将研究与人、机器和环境有关的决定性。在某些情况下,可以根据原因区分可补救性和不可避免的决定性。

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原文

The problem of indecisiveness is integral part in each scientific research. However, it is still not a certainty whether this problem has an objective nature. In this paper we will extend the analysis of the sources and causes of indecisiveness and define the new categories that are a stumbling block in writing high quality software. Based on a sample, we will propose several ways to classify indecisiveness. Specifically, we will investigate indecisiveness related to a human, machine and environment. In some cases, it is possible to distinguish between remediable and unavoidable indecisiveness depending on the cause.

收起

关键词 / Keywords

MT
优柔寡断; 人工智能; 机器学习

原文
Indecisiveness; Artificial Intelligence; Machine Learning

参考文献 / References（引用的文献）：本文研究的参考依据

引证文献 / Cited by（被引用的文献）：引用本文作为参考依据的文献

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