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了解貝葉斯建模和機器學習概率編程
傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術往往存在一個嚴重的缺陷:它們缺乏不確定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數據,往往需要正確的標記數據,因此,往往難以解決數據有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領域的洞察力的能力,模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據數據和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。
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了解機器學習的貝葉斯建模和概率規(guī)劃
傳統(tǒng)機器學習 (ML) 模型和 AI 技術通常存在一個嚴重缺陷：它們缺乏不確定性量化。這些模型通常提供點估計，而不考慮其預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數據，通常需要正確標記的數據，因此，在數據有限的問題上往往會遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領域知識或先驗信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領域的見解，模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復雜和不透明，人們越來越需要數據和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責性。
