Laura Freeman은 사이버 물리 시스템, 데이터 과학, 인공 지능 및 기계 학습을 결합하는 연구를 수행합니다. 버지니아 공대의 흄 국가 안보 및 기술 센터의 지능형 시스템 연구소 책임자 인 Laura Freeman 박사는 최근 미션 크리티컬 고급 통계 관련 이벤트에서 머신 러닝 및 AI 알고리즘을 효과적으로 사용하는 방법을 파악하는 것이 중요한 이유를 설명합니다. 국방 커뮤니티. 당신은 전체를 볼 수 있습니다 주문형 이벤트 , 기조 연설 및 패널 토론 포함.
다음은 패널에서 발췌 한 것입니다.
"모델 개발 프로세스를 요구하는 것이 필요하다고 생각합니다. 그래서 저는 이전에 모델이 무엇을하는지 이해하기 위해 모델을 조사하는 방법과 우리가 사용해야하는 모든 상황에 대해 모델 개발 프로세스를 구조화하는 방법에 대한 몇 가지 예를 설명했습니다. 그들 안으로.
"그래서 우리는 그 프레임 워크 개념이 필요하다고 생각하고 모델 개발부터 모델 사용까지합니다. 그리고 그것은 우리가 사용하고있는 모델의 유형, 우리가 해결하려는 문제의 목표가 무엇인지, 우리가 이용할 수있는 데이터, 그리고 내리는 결정의 유형에 따라 달라져야 할 것입니다. 그 과정이 저에게는 핵심이지만, 모델에 대한 실험을 실행하고 실제로 조사한 다음 예측을 한 다음 실제로 데이터를 수집하고 예측에 성공했음을 보여줄 수있는 것이 핵심 요소가 될 것입니다.
"그렇게 할 수있을 때 우리 모델이 어떻게 결정을 내리고 있는지 이해할 수 있고, 그런 다음 의사 결정 프로세스를 지원하기에 충분한 양질의 정보가 있다는 것을 이해할 수 있습니다."
패널 대화에서 그녀의 댓글을 미리 봅니다. 주문형 사용 가능 :
