Паперова книга
шум хибність людських суджень
Код товару / ISBN: 9786177863570
Обкладинка: Тверда
Товар очікується
Промокод bob5 дає 5 % знижки (на замовлення меньш 1500грн)
Промокод bob дає 2% знижки на замовлення від 1500грн
Відслідкувується замовлення на сайті кнопкою "Де моє замовлення".
На позначені "Безкоштовна доставка" діє Безкоштовна доставка до відділення при замовленні таких товарів від 3 500грн НП або УП
Способи оплати: *карткою зразу на сайті *за банківськими реквізитами
*Накладений платіж на Замовлення від 1 000грн за умови сплати авансу 500грн. (ТІЛЬКИ НОВА ПОШТА)
Строки Доставка вказані по кожній позиції. Повернення: Згідно законодавства України
Опис товару
Дайте двом експертам однакову інформацію - і вони дійдуть різних висновків. У чому причина? У шумі непослідовності людських суджень.
Ось чому двоє суддів у тій самій справі можуть ухвалити два різні вироки, хоча законодавство те саме. Двоє лікарів можуть поставити одному пацієнтові різні дізгнози, хоча симптоми ті самі. Двоє ейчарів можуть геть інакше оцінити кандидата, хоч опис вакансії і вміння ті самі. Автори аналізують, як шум проявляється в різних галузях: від медицини до кри міналістики, від права до економічного прогнозування, від оцінювання ефектив ності до підбирання персоналу.
А також - у знайомих нам реаліях, де візит до ліка ри краще планувати на ранок, а від трактування розвідданих залежить успішність наступу. Автори звертаються до низки досліджень, математичних даних, прогнос тичних оцінок, аудиту, щоб показати, як шум впливає на всі сфери життя та що ми можемо зробити, щоб його стало менше.
Ви дізнаєтеся:
- чому всюди, де є судження, є і шум;
- чому шум є не менш серйозною проблемою, ніж людські упередження;
- чи можна досягти справедливості в судовій та інших системах, і яким коштом;
- чому візит до лікаря варто планувати на ранішню годину;
- чому одностайність думок у команді — не оптимальна;
- чому краще порівнювати, ніж оцінювати в балах;
- що таке гігієна рішень і як від неї залежить якість суджень;
- як можна змінити стиль мислення, щоб зменшити шум у власних судженнях;
- в чому переваги й ризики алгоритмів машинного навчання, і чому вони все одно не обійдуться без людських суджень.
Відгуки





