Model Thinking: Переломні моменти.

В лінійних моделях при незначному збільшенні незалежної змінної незначно змінюється і залежна, і навпаки - чим більше змінилась незалежна змінна, тим більше відхилення і в значеннях залежної змінної.

Поряд з тим, існують процеси, де маленька зміна дає значний ефект.  Дії чи події, які спричиняють цю зміну називають переломними моментами. Наприклад, вбивство у 1914 році ерцгерцога Франца Фердінанда призвело до розпаду чотирьох світових імперій (http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D1%88%D0%B0_%D1%81%D0%B2%D1%96%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%B2%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0).

Model Thinking: Категоріальні та лінійні моделі

Категоріальні моделі.

Цими моделями ми оперуємо щодня. Все, що нас оточує відноситься до певних категорій. Наприклад: люди (чоловіки, жінки, діти, європейці, афроамериканці),  транспорт (літак, поїзд, авто, велосипед). Використання різних категорій дозволяє виокремити частину предметів чи понять у більш вузьку й зрозумілішу групу.

Model Thinking: Мислячі електрони. Моделювання людської поведінки.

Щодня ми прагнемо змоделювати поведінку людей. Для прикладу візьмемо розробку програми під android. Для того, щоб програма гарно продавалася, використовують моделі

раціональної поведінки  -  програма має мати переваги над аналогами (бути кращою, простішою і т. д.)  та поведінкову модель - хороший дизайн приваблює покупців та модель дотримання правил - розробляється безкоштовна демо версія.

Model thinking: Сертифікат

Сьогодні отримала сертифікат від Coursera:

Model Thinking: Моделі прийняття рішень.

Як зробити правильний вибір? Скільки коштує інформація?
Моделі прийняття рішень дають можливість приймати кращі рішення та зрозуміти, як приймають рішення інші. Цей клас моделей можна розділити на три групи: багатокритеріальні, просторові та дерева прийняття рішень.

Model thinking: Моделі агрегації

Агрегація - об'єднання елементів у єдину систему. Зазвичай, результат об'єднання набуває властивостей, якими не володіють компоненти.

Скот Пейдж розповідає про агрегацію дій, правил, сімейств правил та вподобань. Застосування цих простих моделей може дати відповідь на такі питання: "Чому на літак, де є 380 посадкових місць варто продати 400 квитків?", "Як можна маніпулювати на виборах?"

Model thinking: Моделі розподілу

Модель розподілу Шеллінга, модель Грановеттера,  модель Аплодування Стоячи (Standing Ovations)

Освіта в Stanford University. Model Thinking

Восени 2011 розпочато проект безкоштовних онлайн-курсів від Stanford University. Перші три курси: Machine learning, Artificial intelligence, Introduction to Database. Наразі перелік курсів суттєво розширився https://www.coursera.org/landing/hub.php. До ініціативи приєдналися University of Michigan та University of California, Berkeley.  Проект зараз має назву Coursera.

Я записалась на Model Thinking клас.  

Коротко про курс:

Лектор Scott E Page.  

Навчання англійською мовою.
Тривалість 10 тижнів.

Структура:  відеолекції тривалістю  8-15 хвилин (одна тема 5-8 лекцій, 2 теми на тиждень) та матеріал для читання.  Раз на 2 тижні перевірочні тести (судячи з першого, для успішної здачі достатньо лише лекцій).  Тим, хто успішно здасть екзамен в кінці курсу та перевірочні тести протягом навчання, буде видано сертифікат про завершення курсу. 

Також можна вести обговорення цікавих тем на форумі курсу (наприклад, моделі в реальному житті).

В блозі буду публікувати нотатки/конспекти/зауваження по курсу.

Теми лекцій:
Моделі розподілу (Segregation and Peer effects)
Моделі агрегації (Aggregation)
Моделі прийняття рішень (Desicion Models)
Thinking Electrons: Modeling People
Categorical and Linear Models
Tipping Points
Economic Growth
Diversity and Innovation
Markov Processes
Lyapunov Functions
Coordination and Culture
Path Dependence
Networks
Randomness and Random Walks
Colonel Blotto
Prisoners' Dilemma and Collective Action
Mechanism   Design
Learning Models: Replicator Dynamics
Prediction and The Many Model Thinker