Titlebook: Effectuation entwickeln; Ein auf Reinforcemen Martin Sterzel Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023 Entrepreneur

Lincoln

書目名稱Effectuation entwickeln影響因子(影響力)




書目名稱Effectuation entwickeln影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Effectuation entwickeln網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Effectuation entwickeln網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Effectuation entwickeln被引頻次




書目名稱Effectuation entwickeln被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Effectuation entwickeln年度引用




書目名稱Effectuation entwickeln年度引用學(xué)科排名




書目名稱Effectuation entwickeln讀者反饋




書目名稱Effectuation entwickeln讀者反饋學(xué)科排名

amnesia

Aspekte entscheidungstheoretischer Grundlagen im Rahmen von Effectuation,lie?en, abzugrenzen. Im Rahmen des Kapitels wird Sarasvathy’s Interpretation des bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriffs unter Zuhilfenahme der Bildung eines Wahrscheinlichkeitsraumes mathematisch formalisiert. Darüber hinaus werden Ans?tze des maschinellen Lernens im Kontext von Effectuation erarbei

noxious

tariff

Forschungsmethodik,en Methoden des Reinforcement Learnings zur Anwendung gebracht. Anhand einer protypischen Gründungssituation wird ein Zustandsraum gebildet, der als Lernumgebung des effektuativen Agenten dient. Durch Modellierung einer Belohnungsfunktion erh?lt der entrepreneuriale Agent die M?glichkeit Effectuatio

interpose

Ergebnisse des Lernprozesses,istungsvergleiche bei Manipulation der Belohnungsfunktion, Variation der Transitionswahrscheinlichkeiten sowie ausgew?hlter Hyperparameter angestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Agent grunds?tzlich in der Lage ist effektuative Prinzipien zu erlernen. Es werden Parameter- und Umgebungskonstellat

躺下殘殺

Zusammenfassung und Ausblick,rwendung von Reinforcement Learning und agentenbasierter Modellierungsmethoden wurde die Operationalisierung des entrepreneurialen Problemraums realisiert und effektuatives Lernen erm?glicht. Das realweltliche Ph?nomen einer Unternehmensgründung konnte aus Gründen der Komplexit?tsreduzierung im entw

躺下殘殺

使絕緣

楓樹

Zusammenfassung und Ausblick,ickelten Modellansatz nur unter Einschr?nkungen erfasst werden. Weitere Forschungspotentiale ergeben sich hinsichtlich der Evaluierung weiterer Lernstrategien, modifizierter Belohnungsfunktionen sowie der Anpassung der Lernumgebung des Agenten.

全面