MARC details
| 000 -Leader |
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| Leader |
03011nam a2200337 i 4500 |
| 001 - Numero di controllo |
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| Numero di controllo |
294062 |
| 003 - Identificatore del numero di controllo |
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| Identificatore del numero di controllo |
IT-RoAPU |
| 005 - Data e orario dell'ultima transazione |
|---|
| Data e orario dell'ultima transazione |
20241126220404.0 |
| 008 - Elementi di lunghezza fissa--Informazione generale |
|---|
| Elementi di lunghezza fissa--Informazione generale |
171108s2018 mau 000 0 eng d |
| 020 ## - International Standard Book Number |
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| ISBN (International Standard Book Number) |
9781633695672 |
| Qualifying information |
hardcover : alk. paper |
| 040 ## - Fonte della catalogazione |
|---|
| Agenzia catalografica originale |
MH/DLC |
| Lingua della catalogazione |
ita |
| Regole di descrizione |
rda |
| Agenzia che fa la trascrizione |
MH |
| Agenzia che fa la modifica |
IT-RoAPU |
| 082 00 - Numero di classificazione Decimale Dewey |
|---|
| Numero di classificazione |
658/.0563 |
| Numero dell'edizione |
23 |
| 084 ## - Numero d’altra classificazione |
|---|
| Numero di classificazione |
TA 347.A78.A38 2018 |
| 100 1# - Accesso principale -- nome di persona |
|---|
| Nome di persona |
Agrawal, Ajay, |
| Date associate al nome |
1969- |
| Termine di ruolo |
autore |
| Real World Object URI |
http://viaf.org/viaf/28132033 |
| 9 (RLIN) |
330092 |
| 245 10 - Formulazione del titolo |
|---|
| Titolo |
Prediction machines : |
| Complemento del titolo |
the simple economics of artificial intelligence / |
| Formulazioni di responsabilità, ecc. |
Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb. |
| 264 #1 - Produzione, pubblicazione, etc di un'opera |
|---|
| Luogo di produzione, pubblicazione, ecc. |
Boston, Massachusetts : |
| Nome del produttore, editore, ecc. |
Harvard Business Review Press, |
| Data di produzione, specificazione, ecc. |
[2018]. |
| 264 #4 - Produzione, pubblicazione, etc di un'opera |
|---|
| Data di produzione, specificazione, ecc. |
c2018. |
| 300 ## - Descrizione fisica |
|---|
| Estensione |
x, 250 pagine ; |
| Dimensioni |
25 cm. |
| 336 ## - Tipo contenuto |
|---|
| Tipo contenuto |
testo (txt) |
| Tipo contenuto (codice) |
txt |
| Fonte |
rdacontent |
| 337 ## - Tipo formato |
|---|
| Tipo formato |
senza mediazione (n) |
| Tipo formato (codice) |
n |
| Fonte |
rdamedia |
| 338 ## - Formato di trasporto |
|---|
| Formato di trasporto |
volume (nc) |
| Formato di trasporto (codice) |
nc |
| Fonte |
rdacarrier |
| 505 0# - Nota formattata di contenuto |
|---|
| Nota formattata di contenuto |
Cheap changes everything -- The magic of prediction -- Why it's called intelligence -- Data is the new oil -- The new division of labor -- Unpacking decisions -- The value of judgment -- Taming complexity -- What machines can learn -- Fully automated decision-making -- Deconstructing workflows -- Decomposing decisions -- Job redesign -- AI in the C-suite -- When AI transforms your business -- Managing AI risk -- Beyond business. |
| 520 ## - Riassunto, ecc. |
|---|
| Nota di riassunto, ecc. |
The idea of artificial intelligence--job-killing robots, self-driving cars, and self-managing organizations--captures the imagination, evoking a combination of wonder and dread for those of us who will have to deal with the consequences. But what if it's not quite so complicated? The real job of artificial intelligence, argue these three eminent economists, is to lower the cost of prediction. And once you start talking about costs, you can use some well-established economics to cut through the hype. The constant challenge for all managers is to make decisions under uncertainty. And AI contributes by making knowing what's coming in the future cheaper and more certain. But decision making has another component: judgment, which is firmly in the realm of humans, not machines. Making prediction cheaper means that we can make more predictions more accurately and assess them with our better (human) judgment. Once managers can separate tasks into components of prediction and judgment, we can begin to understand how to optimize the interface between humans and machines. More than just an account of AI's powerful capabilities, Prediction Machines shows managers how they can most effectively leverage AI, disrupting business as usual only where required, and provides businesses with a toolkit to navigate the coming wave of challenges and opportunities. |
| 650 #7 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico |
|---|
| Termine topico o nome geografico come accesso |
Intelligenza artificiale |
| Fonte dell'intestazione o del termine |
sbaa |
| 9 (RLIN) |
153877 |
| 650 #7 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico |
|---|
| Termine topico o nome geografico come accesso |
Decisione |
| Fonte dell'intestazione o del termine |
sbaa |
| 9 (RLIN) |
228139 |
| 650 #7 - Accesso aggiunto di soggetto--termine topico |
|---|
| Termine topico o nome geografico come accesso |
Previsione |
| Suddivisione generale |
Statistica |
| Fonte dell'intestazione o del termine |
sbaa |
| 9 (RLIN) |
232541 |
| 700 1# - Accesso aggiunto--nome di persona |
|---|
| Nome di persona |
Gans, Joshua, |
| Date associate al nome |
1968- |
| Termine di ruolo |
autore |
| Real World Object URI |
http://viaf.org/viaf/32222257 |
| 9 (RLIN) |
330093 |
| 700 1# - Accesso aggiunto--nome di persona |
|---|
| Nome di persona |
Goldfarb, Avi |
| Termine di ruolo |
autore |
| Real World Object URI |
http://viaf.org/viaf/28133777 |
| 9 (RLIN) |
330094 |
| 850 ## - Istituzione possedente |
|---|
| Istituzione possedente |
IT-RoAPU |
| 942 ## - Dati aggiuntivi (Koha) |
|---|
| Tipo copia default (Koha) |
Opera (Magaz.) |
