针对复杂社会问题的智能自动化解决方案设计
机器学习
2016-06-17 v1 计算机与社会
摘要
针对影响相对低收入地区的复杂社会问题，决定有效且及时的预防措施是一项艰巨的挑战。强烈需要采用低成本印记的智能自动化解决方案，以在更大规模上应对这些问题。从高精度地对社会现象进行分析建模和分析通常具有固有难度的假设出发，本文提出了一个设计框架，以实现基于数据驱动机器学习的自适应解决方案方法，从而促成更有效的预防措施。我们使用从印度一个社会经济落后地区收集的关于青少年女孩的调查数据来说明该设计方法。
引用
@article{arxiv.1606.05275,
title = {Designing Intelligent Automation based Solutions for Complex Social Problems},
author = {Sanjay Podder and Janardan Misra and Senthil Kumaresan and Neville Dubash and Indrani Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05275},
year = {2016}
}
备注
presented at 2016 ICML Workshop on #Data4Good: Machine Learning in Social Good Applications, New York, NY