一种新的机器学习方法回答什么问题
作者：Stefan Feuerriegel, Yash Raj Shrestha, and Georg von Krogh
1。S. Feuerriegel，Y.R。Shrestha，G。VonKrogh等人，将人工智能带到商业管理中 - 自然机器智能4，第1期。7（2022年7月）：611-613;和P.Hã¼nermund，J。Kaminski和C. Schmitt，因果机器学习和业务决策，SSRN，2022年2月19日更新，https：//ssrn.com。
2。S. Feuerriegel，D。Frauen，V。Melnychuk等人，用于预测治疗结果的因果机器学习，自然医学30（2024年4月）：958-968;V. Chernozhukov，C。Hansen，N。Kallus等人，应用于ML和AI驱动的PDF文件（作者，2024年7月28日的Pub。），https：causalml-book.org;C.fernândez-lorãa和F. Provost，因果决策和因果效应估计不是相同的，以及为什么重要的是，有关数据科学的期刊1，第1期，第1期。1（2022年4月至6月）：4-16。
3。M. von Zahn，K。Bauer，C。Mihale-Wilson等人，智能绿色nuding：减少产品通过数字足迹和因果机器学习的回报，营销科学，提前在线发表的文章，于2024年8月8日在线发表；E. Ascarza，“保留徒劳：针对高风险客户可能无效”，《市场研究杂志》 55，第1期。1（2018年2月）：80-98;J. Yang，D。Eckles，P。Dhillon等人，针对长期结果的目标，管理科学70，第1期。6（2024年6月）：3841-3855;以及M.1（2024年1月至2月）：137-153。
4。G. von Krogh，S.M。本·莫纳海姆（Ben-Menahem）和Y.R.Shrestha，《战略性化的人工智能：前景和挑战》，《战略管理：现场及其未来》。I.M. Duhaime，M.A。Hitt和M.A. Lyles。（纽约：牛津大学出版社，2021年），625-646。
5。优质的巧克力生产完善：AI在质量卓越中的作用，Eth AI中心，2023年12月11日，https://ai.ethz.ch。6。
J. Senoner，T。Netland和S. Feuerriegel，使用可解释的人工智能来提高过程质量：来自半导体制造的证据，管理科学68，第1期。8（2022年8月）：5704-5723。
7。H. Wasserbacher和M. Spindler，“用于财务预测，计划和分析的机器学习：最新发展和陷阱，数字金融4（2022年3月）：63-88。8。
J. Persson，S。Feuerriegel和C. Kadar，”范围内的内容促销的范围学习范围，工作文件，2023年。9。
同上。10。
Senoner等人，使用可解释的人工智能，5704-5723。 Senoner et al., “Using Explainable Artificial Intelligence,†5704-5723.
关于《一种新的机器学习方法回答什么问题》的评论
暂无评论