Изучите варианты ниже.
Какие из следующих моделей подвержены петле обратной связи?
Модель прогнозирования дорожного движения, которая предсказывает заторы на съездах с автомагистралей рядом с пляжем, используя размер толпы на пляже в качестве одной из своих характеристик.
Некоторые любители пляжного отдыха, скорее всего, будут основывать свои планы на прогнозе пробок. Если на пляже многолюдно и прогнозируется интенсивное движение, многие люди могут составить альтернативный план. Это может снизить посещаемость пляжа, что приведет к снижению прогнозируемого трафика, что затем может увеличить посещаемость, и цикл повторяется.
Модель рекомендации книг, которая предлагает романы, которые могут понравиться пользователям, на основе их популярности (т. е. количества покупок книг).
Рекомендации по книгам, вероятно, будут стимулировать покупки, и эти дополнительные продажи будут возвращены в модель в качестве входных данных, что повысит вероятность того, что она будет рекомендовать эти же книги в будущем.
Модель рейтинга университетов, которая оценивает школы частично по их избирательности — проценту студентов, подавших заявки и принятых.
Рейтинги модели могут вызвать дополнительный интерес к школам с самым высоким рейтингом, увеличивая количество получаемых ими заявлений. Если эти школы продолжат принимать такое же количество учеников, избирательность возрастет (процент принятых учеников снизится). Это повысит рейтинг этих школ, что еще больше повысит интерес потенциальных студентов и так далее…
Модель результатов выборов, которая прогнозирует победителя гонки мэра путем опроса 2% избирателей после закрытия избирательных участков.
Если модель не публикует свой прогноз до закрытия избирательных участков, ее прогнозы не могут повлиять на поведение избирателей.
Модель стоимости жилья, которая прогнозирует цены на жилье, используя размер (площадь в квадратных метрах), количество спален и географическое положение в качестве признаков.
Невозможно быстро изменить местоположение, размер или количество спален дома в ответ на прогнозы цен, что делает петлю обратной связи маловероятной. Тем не менее, потенциально существует корреляция между размером и количеством спален (в больших домах, вероятно, больше комнат), которую, возможно, придется разделить.
Модель атрибутов лица, которая определяет, улыбается ли человек на фотографии, которая регулярно обучается на основе базы данных стоковых фотографий, которая автоматически обновляется ежемесячно.
Здесь нет цикла обратной связи, поскольку прогнозы модели не влияют на нашу базу данных фотографий. Однако версионность наших входных данных вызывает здесь беспокойство, поскольку эти ежемесячные обновления потенциально могут иметь непредвиденные последствия для модели.