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了解贝叶斯建模和机器学习概率编程
传统的机器学习模型和人工智能技术往往存在一个严重的缺陷:它们缺乏不确定性的量化。这些模型通常提供点估计,而不考虑预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外,传统的ML模型缺乏数据,往往需要正确的标记数据,因此,往往难以解决数据有限的问题。此外,这些模型缺乏将专家领域知识或先前信念纳入模型的系统框架。如果没有利用特定领域的洞察力的能力,模型可能会忽略数据中的关键细微差别,并倾向于无法发挥其潜力。毫升模型变得越来越复杂和不透明,虽然越来越多的人要求在根据数据和大赦国际作出的决定中增加透明度和问责制。
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了解机器学习的贝叶斯建模和概率规划
传统机器学习 (ML) 模型和 AI 技术通常存在一个严重缺陷：它们缺乏不确定性量化。这些模型通常提供点估计，而不考虑其预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外，传统 ML 模型需要大量数据，通常需要正确标记的数据，因此，在数据有限的问题上往往会遇到困难。此外，这些模型缺乏将专家领域知识或先验信念纳入模型的系统框架。如果无法利用特定领域的见解，模型可能会忽略数据中的关键细微差别，并且往往无法发挥其潜力。ML 模型正变得越来越复杂和不透明，人们越来越需要数据和人工智能做出的决策具有更高的透明度和可问责性。
