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random-forest
MARIA OSブログのrandom-forestタグに関連する2件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
エージェント組織のアルゴリズムスタック: 7層アーキテクチャに対応する必須10手法
生成AI単体では埋まらない運用要件を、7層統合とレビュー比率制御で補完する
自律運用企業には、言語理解だけでなく意思決定予測、状態制御、構造推論、異常検知が同時に必要となる。本稿は10アルゴリズムを7層に対応付け、7状態/6遷移パイプライン、劣化時のエスカレーション、運用レビュー比率 `R_review` を含む統合設計指針を示す。
解釈可能な組織意思決定木としてのRandom Forest: アンサンブル構造から統治ロジックを抽出する
予測性能だけでなく、分岐構造の可読性と監査適合性を重視したDecision Layer補完手法
Random Forestを解釈エンジンとして位置づけ、重要変数と政策分岐の可視化を行う。特徴量重要度と抽出ポリシーツリーを使い、ガバナンス文書との整合確認を可能にする。