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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。

澳门118网站澳研究负责人、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:泉州)

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    • 小天使时装😂LV4六年级
      2楼
      入主阿富汗的塔利班,到底是个什么组织?😃
      10-27   来自漳州
      7回复
    • 😄铭永LV1大学四年级
      3楼
      暴雨之后,天津街头,有奇人出没😅
      10-27   来自龙岩
      3回复
    • 学生潮流😆LV2幼儿园
      4楼
      生活中这些沙雕问题,居然真有科学原理!😇
      10-28   来自宁德。
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    • 霆安吉LV4大学三年级
      5楼
      扇子上的男科广告,到底是给什么人看的?😈
      10-28   来自福清
      1回复
    • 月胜😉😊LV8大学三年级
      6楼
      魔幻驱蚊行为大赏Top3😋
      10-29   来自邵武
      3回复
    • 实贸LV9大学四年级
      7楼
      女生身体构造最「不合理」的6大部位(男生勿进)😌
      10-28   来自武夷山
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