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做出更明智的选择：利用概率思维制定制胜的人工智能策略
关于识别机会、管理产品组合和克服行为偏见的实用指南《做出更明智的赌注：利用概率思维制定制胜的人工智能策略》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学在上一篇文章中，我们介绍了支撑期望值分析的关键理论概念（涉及不确定结果的概率加权），并重点关注与人工智能产品管理的相关性。 ，我们将缩小范围并考虑更大的前景，看看基于预期值的概率思维如何帮助人工智能团队解决更广泛的战略问题，例如机会识别和选择、产品组合管理以及对抗导致非理性决策的行为偏差。本文的目标受众包括人工智能业务发起人和高管、人工智能产品领导者、数据科学家和工程师，以及参与人工智能战略构思和执行的任何其他利益相关者。
上一篇文章 期望值分析识别和选择人工智能机会
如何发现创造价值的机会来投资稀缺资源，然后在这些机会中进行最佳选择，是一个古老的问题。过去五百年来，投资分析理论和实践的进步为我们提供了诸如净现值（NPV）、贴现现金流（DCF）分析、投资资本回报率（ROIC）和实物期权等有用的工具和概念。所有这些工具都承认对未来做出决策所固有的不确定性，并试图使用有根据的假设和预期值的概念来解释这种不确定性。例如，NPV、DCF 和 ROIC 都要求我们预测未来某个时期的预期回报（或现金流）。这从根本上涉及估计该时间段内潜在业务成果的概率及其相关回报，并将这些估计结合起来计算预期值。
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