👁下载艾弗森👄
例如,在治疗糖尿病时,经典机器学习能预测具有一系列风险因素的患者罹患该疾病的可能性。而因果机器学习可回答:如果患者服用抗糖尿病药物,会对患病风险产生什么影响,即它能衡量一个原因(药物处方)的影响。它还可估计另一种治疗方案是否优于目前处方药二甲双胍。
下载艾弗森研究负责人、慕尼黑大学AI管理研究所所长斯特凡·弗雷里格尔教授指出,经典机器学习可识别模式并发现相关性。但因果关系中的因果原理对机器而言仍是盲区,机器无法解决“为什么”的问题。然而,在作出治疗决定时遇到的许多问题都包含因果关系。
👅(撰稿:许昌)俄评论家:中共二十届三中全会意义重大 将对全球经济产生影响
12-23德富达👜
美国妄称中国对全球和平构成最大威胁纯属贼喊捉贼
12-23嘉顺弘👝
因新城疫疫情 巴西南里奥格兰德州进入动物卫生紧急状态
12-23光恒奥👞
日方发现海上自卫队坠毁直升机残骸
12-23健铭👟
旅美大熊猫“云川”和“鑫宝”将于8月8日与公众见面
12-24宜博👠
未能按时提供特朗普相关安保文件 美国土安全部长被传唤
12-23先行👡
海地移民船只失火造成至少40人死亡
12-23生飞冠👢
2023年欧盟贫困儿童近2000万人 占儿童人口近四分之一
12-24亚旋雅k
欧洲政治变化:因何而来,向何处去?
12-23优贝r
突尼斯总统赛义德宣布参加竞选连任
12-23驰皇👣