Makine Öğrenimi ve Seyahat Seçimi

Önümüzdeki Pazartesi, 4 Mart, saat 16:30'da, UCLM'de ESI profesörü José Ángel Martín Baos, program kapsamında çevrimiçi bir seminer verecek.Makine Öğrenimi NeEDS Matematiksel Optimizasyon"(https://congreso.us.es/mlneedsmo/) Emilio Carrizosa (IMUS – Sevilla Üniversitesi Matematik Enstitüsü) ve Dolores Romero Morales (CBS – Kopenhag İşletme Okulu) tarafından organize edilmiştir. Konferans link üzerinden online olarak yayınlanacaktır. https://eu.bbcollab.com/guest/f36b823fbfc74849848d66808d8db459

Konferansın başlığı “Makine öğrenimi yöntemleri seyahat modu seçimini etkili bir şekilde modelleyebilir mi? Tahmine dayalı performansın ötesinde”. Yorumlanabilirlik, hesaplama karmaşıklığı ve verimlilik gibi tahmin performansının ötesindeki faktörlerin önemini vurgulayarak, seyahat modu seçimini tahmin etmek için makine öğrenimi modellerinin nasıl kullanılabileceğini ele alacak. Önceki araştırmaların sınırlamaları, çeşitli modellerin birçok açıdan sistematik bir şekilde karşılaştırılması yoluyla ele alınmaktadır; bu, literatürdeki en iyi tahmin performansına sahip modellerin (Degrade Arttırma ve Rastgele Ormanlar gibi) genellikle davranışsal göstergeler ve toplam pazar payları konusunda daha kötü tahminler sunduğunu göstermektedir. Derin Sinir Ağları ve Multinomial Logit (MNL) modelleri gibi alternatiflerle karşılaştırıldığında.