Algorithmen für den Alltag
Die Wissenschaft der perfekten Entscheidung - vom Aufräumen bis zur Partnersuche
Published on 2. December 2019
400 pages
978-3-7453-0784-9 (ISBN)
Description
Endlich ein Buch, das unser Leben einfacher macht!
Jeder von uns trifft unzählige Entscheidungen am Tag. Entscheidungen, die uns viel Zeit kosten - und nicht immer zu den besten Ergebnissen führen. Das ließe sich ändern, wenn wir die Vorteile der Algorithmen stärker für uns nutzen würden. Davon sind der Wissenschaftsautor Brian Christian und der Psychologe Tom Griffiths überzeugt. In ihrem Buch zeigen sie auf, wie uns Algorithmen helfen können, die bestmögliche Lösung für ganz alltägliche Probleme zu finden, von der Suche nach einem Parkplatz bis zur Auswahl des richtigen Restaurants oder Partners. »Algorithmen für den Alltag« überträgt die Erkenntnisse der Informatik in nützliche und alltagstaugliche Strategien und zeigt uns, wie wir mit ihrer Hilfe produktiver, organisierter und wesentlich glücklicher werden.
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Persons
Brian Christian ist der Autor des Wall Street Journal-Bestsellers The Most Human Human, der 2011 vom New Yorker zum Lieblingsbuchs des Jahres gewählt wurde. Er schreibt für Zeitungen und Zeitschriften im In- und Ausland, darunter The Atlantic, The Guardian, The Paris Review und Wired. Er lebt in San Francisco.
Tom Griffiths ist Professor für Psychologie und Kognitionswissenschaft an der Princeton University, wo er das Institut für Kognitions- und Gehirnwissenschaften leitet. Er hat mehr als 150 wissenschaftliche Artikel veröffentlicht, die thematisch von der kognitiven Psychologie bis zur kulturellen Evolution reichen, und wurde mehrfach ausgezeichnet. Er lebt in Berkeley, Kalifornien.
Content
- Intro
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Einleitung
- 1 Optimal stoppen
- 2 Erkunden und verwerten
- 3 Sortieren
- 4 Zwischenspeichern
- 5 Ablaufplanung
- 6 Die Bayessche Regel
- 7 Überanpassung
- 8 Entspannung
- 9 Zufälligkeit
- 10 Vernetzung
- 11 Spieltheorie
- Schluss
- Bibliographie
- Danksagungen
- Über die Autoren
- Anmerkungen
