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Maschinelles Lernen und Reisewahl

José Martín Baos

Maschinelles Lernen und Reisewahl

Am kommenden Montag, den 4. März um 16:30 Uhr, wird José Ángel Martín Baos, ESI-Professor an der UCLM, im Rahmen des Programms „Maschinelles Lernen BRAUCHT mathematische Optimierung"(https://congreso.us.es/mlneedsmo/), organisiert von Emilio Carrizosa (IMUS – Institut für Mathematik der Universität Sevilla) und Dolores Romero Morales (CBS – Copenhagen Business School). Die Konferenz wird über den Link online übertragen https://eu.bbcollab.com/guest/f36b823fbfc74849848d66808d8db459

Der Titel der Konferenz lautet „Können Methoden des maschinellen Lernens die Wahl des Reisemodus effektiv modellieren? Über die prädiktive Leistung hinaus“. Es wird darauf eingegangen, wie Modelle des maschinellen Lernens zur Vorhersage der Wahl des Reisemodus eingesetzt werden können, wobei die Bedeutung von Faktoren hervorgehoben wird, die über die Vorhersageleistung hinausgehen, wie z. B. Interpretierbarkeit, Rechenkomplexität und Effizienz. Einschränkungen früherer Forschung werden durch einen systematischen Vergleich verschiedener Modelle in mehreren Aspekten angegangen. Dabei zeigt sich, dass die Modelle mit der besten Vorhersageleistung in der Literatur (wie Gradient Boosting und Random Forests) häufig schlechtere Schätzungen von Verhaltensindikatoren und aggregierten Marktanteilen liefern. im Vergleich zu Alternativen wie Deep Neural Networks und Multinomial Logit (MNL)-Modellen. 

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