Designers of computerized Decision

Designers of computerized Decision Support Systems (DSS)
face a difficult problem. As socio-technical systems, DSS
use artificial intelligence (AI), statistical models, and related
technologies to help people make decisions such as diagnosing
a medical condition or choosing stocks. Frequently, DSS
do this by providing specific recommendations about a decision.
However, since the human users of a DSS are prone to
decision-making errors or biases, it is possible that at a certain
point, efforts to perfect the quality of recommendations
made by a DSS will be met with diminishing returns in terms
of the quality of decisions made by its users.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นักออกแบบของคอมพิวเตอร์ตัดสินใจระบบสนับสนุน (DSS)เผชิญปัญหายาก เป็นระบบเทคนิคสังคม DSSใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แบบจำลองทางสถิติ และที่เกี่ยวข้องเทคโนโลยีเพื่อช่วยให้ผู้ทำการตัดสินใจเช่นการวิเคราะห์เงื่อนไขทางการแพทย์หรือการเลือกหุ้น บ่อย DSSทำเช่นนี้ โดยการให้คำแนะนำเฉพาะเกี่ยวกับการตัดสินใจอย่างไรก็ตาม เนื่องจากผู้ใช้ DSS เป็นมนุษย์มีแนวโน้มที่ตัดสินใจผิดหรือยอม เป็นที่บางจุด ความสมบูรณ์คุณภาพของคำแนะนำโดย DSS จะตรงตามกับ diminishing ในเงื่อนไขคุณภาพการตัดสินใจโดยผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นักออกแบบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจคอมพิวเตอร์ (DSS)
เผชิญปัญหาที่ยาก ในฐานะที่เป็นระบบทางสังคมและทางด้านเทคนิค DSS
ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แบบจำลองทางสถิติและที่เกี่ยวข้อง
เทคโนโลยีที่จะช่วยให้คนตัดสินใจเช่นการวินิจฉัย
เงื่อนไขทางการแพทย์หรือการเลือกหุ้น ที่พบบ่อย, DSS
ทำเช่นนี้โดยการให้คำแนะนำที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับการตัดสินใจ
แต่เนื่องจากผู้ใช้คนของ DSS มีแนวโน้มที่จะ
เกิดข้อผิดพลาดในการตัดสินใจหรืออคติก็เป็นไปได้ว่าในบาง
จุดความพยายามที่จะสมบูรณ์แบบที่มีคุณภาพของคำแนะนำ
ทำโดย DSS จะได้พบกับผลตอบแทนที่ลดลงในแง่
ของคุณภาพของการตัดสินใจของผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกแบบระบบสนับสนุนการตัดสินใจระบบคอมพิวเตอร์ ( DSS )
เผชิญปัญหาที่ยาก เป็นระบบสังคมที่ DSS
, ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ( AI ) , แบบจำลองทางสถิติและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยให้คนตัดสินใจ

เช่น การวินิจฉัยเงื่อนไขทางการแพทย์หรือการเลือกหุ้น บ่อย , DSS
ทำโดยการให้คำแนะนำที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับการตัดสินใจ
อย่างไรก็ตามเนื่องจากผู้ใช้มนุษย์ของ DSS มักจะ
ตัดสินใจข้อผิดพลาดหรืออคติ มันเป็นไปได้ว่า ที่บางจุด
, ความพยายามเพื่อสุดยอดคุณภาพของคำแนะนำ
โดย DSS จะต้องเจอกับผลตอบแทนลดน้อยถอยลงในแง่
ของคุณภาพของการตัดสินใจของผู้ใช้