Entscheidungstheorie

Ein Markov-Entscheidungsprozess ist ein mathematischer Rahmen zur Modellierung von Entscheidungsfindungen in Situationen, in denen Ergebnisse teilweise zufällig und teilweise unter der Kontrolle eines Entscheiders stehen.

Ein Multi-Armed Bandit ist ein Entscheidungsproblem, bei dem ein Spieler zwischen mehreren Optionen mit unsicheren Belohnungen wählen muss.

Bedauernsminimierung ist eine Entscheidungsstrategie, die darauf abzielt, potenzielle Bedauern über getroffene Entscheidungen zu verringern.

Thompson Sampling ist eine Methode zur Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen, die Exploration und Exploitation ausbalanciert.

The Upper Confidence Bound is a statistical method used in decision-making to estimate the upper limit of a parameter's value.

Eine Nutzungsfunktion quantifiziert Präferenzen über eine Menge von Entscheidungen und hilft dabei, Entscheidungsprozesse in Wirtschaft und KI zu modellieren.