The book "Optimized Computational Intelligence Driven Decision-Making Theory and Applications" explores the use of computational intelligence in decision-making processes, highlighting its potential benefits and challenges. The author emphasizes the importance of understanding the technological evolution process and developing a personal paradigm for perceiving the development of modern knowledge as the key to the survival of humanity and the unity of people in a divided world. The book begins by examining the concept of optimized computational intelligence and its role in decision-making. It discusses how machine learning algorithms can be used to analyze large amounts of data and make predictions about future trends and patterns. The author also explores the challenges associated with implementing these algorithms in real-world scenarios, such as dealing with noisy or missing data, and the need for careful parameter tuning. The next section delves into the application of computational intelligence in various fields, including finance, healthcare, and education. The author provides examples of how machine learning has been successfully applied in these areas, but also highlights the limitations and ethical considerations that must be taken into account.

В книге «Optimized Computational Intelligence Driven Decision-Making Theory and Applications» («Теория и приложения принятия решений на основе оптимизированного вычислительного интеллекта») рассматривается использование вычислительного интеллекта в процессах принятия решений, освещаются его потенциальные преимущества и проблемы. Автор подчеркивает важность понимания процесса технологической эволюции и выработки личностной парадигмы восприятия развития современных знаний как ключа к выживанию человечества и единству людей в разделенном мире. Книга начинается с изучения концепции оптимизированного вычислительного интеллекта и его роли в принятии решений. В нем обсуждается, как алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа больших объемов данных и делать прогнозы относительно будущих тенденций и закономерностей. Автор также исследует проблемы, связанные с реализацией этих алгоритмов в реальных сценариях, таких как работа с шумными или отсутствующими данными, и необходимость тщательной настройки параметров. В следующем разделе рассматривается применение вычислительного интеллекта в различных областях, включая финансы, здравоохранение и образование. Автор приводит примеры того, как машинное обучение было успешно применено в этих областях, но также выделяет ограничения и этические соображения, которые необходимо учитывать.

''