Veri Bağımlılıkları: Öğrendiklerinizi Kontrol Etme

Aşağıdaki seçenekleri keşfedin.

Aşağıdaki modellerden hangisi geri bildirim döngüsünden etkilenebilir?
Plajlarının yakınındaki otoyol çıkışlarında tıkanıklığı tahmin eden ve özelliklerinden biri olarak plaj kalabalık boyutunu kullanan trafik tahmini modeli.
Bazı plaj gezginleri, planlarını trafik tahminine dayandırabilir. Kalabalık bir plaj varsa ve trafiğin yoğun olduğu tahmin ediliyorsa birçok kişi alternatif planlar geliştirebilir. Bu durum, plajın çöküşüne yol açarak daha hafif bir trafik tahminine yol açarak katılımı artırabilir ve döngü tekrar eder.
Kullanıcıların popülerliklerine göre (örneğin, kitapların satın alma sayısı) beğenebilecekleri romanlar öneren bir kitap önerisi modeli.
Kitap önerilerinin satın alma işlemi sağlama olasılığı yüksektir ve bu ek satışlar modele giriş olarak aktarılarak gelecekte aynı kitapların önerilmesi olasılığı artar.
Okulları, seçimlerine göre derecelendiren üniversite sıralama modeli (başvuru yapan öğrencilerin oranı.
Modelin sıralamaları, yüksek puanlı okullara ek ilgi çekebilir ve bu da, aldıkları başvuruların sayısını artırabilir. Bu okullar aynı sayıda öğrenciyi kabul etmeye devam ederse seçim düzeyi artar (kabul edilen öğrencilerin yüzdesi düşer). Bu da bu okulların sıralamalarını yükseltecek ve öğrencilerin ilgi düzeyi daha da artacaktır...
Bir belediye başkanlığı yarışının kazananını, anketler bittikten sonra oy verenlerin% 2'si ile anket yaparak tahmin eden bir seçim sonuçları modeli.
Model, anketler kapatılıncaya kadar tahminini yayınlamazsa tahminlerin seçmen davranışını etkilemesi mümkün olmaz.
Özellik (boyut, metrekare olarak alan), yatak odası sayısı ve coğrafi konumu kullanarak ev fiyatlarını tahmin eden konut değeri modeli.
Fiyat tahminlerine göre evin konumunu, boyutunu veya yatak odası sayısını hızlı bir şekilde değiştirmek, geri bildirim döngüsünü muhtemelen imkansız hale getirir. Ancak küçük olması gereken ev odalarının (büyük evlerin büyük olasılıkla daha fazla odası olması) boyutuyla boyutu arasında bir ilişki vardır.
Bir kişinin fotoğraflarda gülümsediğini algılayan ve her ay otomatik olarak güncellenen stok fotoğraf veritabanı üzerinde eğitilen bir yüz özellikleri modeli.
Model tahminlerinin fotoğraf veritabanımızı etkilemediğinden burada geri bildirim döngüsü bulunmaz. Ancak bu aylık güncellemelerin model üzerinde öngörülemeyen etkileri olabileceği için giriş verilerimizin sürümünü belirlemek endişe yaratıyor.