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经典统计学只关注总结数据,而因果关系可解释如何在不实际实施干预的情况下预测干预的效果,表达形式称为“反事实(counterfactual)”。反事实推理涉及假设分析(what-if),反映了现实世界运行模式的特有结构。 当试图回答反事实问题,即:“加入采取了相反的行动会发生什么”,因果模型的重要性就引人注目。对于任何人工智能来说,反事实问题都是最具挑战性的问题,解释效果的机制的问题,以“为什么”为
“深度学习一点也不难!” 通常情况下,机器学习尤其是深度学习的使用往往需要具备相当的有利条件,包括一个大型的数据集,设计有效的模型,而且还需要训练的方法——但现在,利用迁移学习就可以消除掉这些瓶颈。 作者 | Caleb Kaiser 以下为译文: 在不久之前,为了有效地使用深度学习,数据科学团队需要: · 一种新颖的模型架构,很可能需要自己设计; · 大型数据集,很可能需要自己收集; · 大规模
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