Laura Freeman conduce ricerche che riuniscono sistemi cyber-fisici, data science, intelligenza artificiale e machine learning. La dott.ssa Laura Freeman, direttrice dell'Intelligent Systems Lab presso l'Hume Center for National Security and Technology della Virginia Tech, spiega perché è fondamentale capire come utilizzare efficacemente l'apprendimento automatico e gli algoritmi di intelligenza artificiale in un recente evento sulle statistiche avanzate mission-critical per il comunità di difesa. Puoi guardare il video completo evento su richiesta , compreso un discorso programmatico e una tavola rotonda.
Ecco un estratto dal pannello.
"Penso che sia qualcosa che dobbiamo esigere dal nostro processo di sviluppo del modello. Quindi ho fornito alcuni esempi nel mio discorso precedente su come stavamo interrogando i modelli dopo il fatto per capire cosa stavano facendo, così come stavamo strutturando il nostro processo di sviluppo del modello in tutte le situazioni che avremo bisogno di usare Loro dentro.
"Quindi penso che abbiamo bisogno di quel concetto di quadro e lo facciamo dallo sviluppo del modello all'uso del modello. E dipenderà dal tipo di modello che stiamo usando, qual è l'obiettivo del problema che stiamo cercando di risolvere, i dati a nostra disposizione e il tipo di decisione presa. Questo processo è fondamentale per me, ma essere in grado di eseguire esperimenti sui nostri modelli e interrogarli davvero, quindi fare previsioni, quindi uscire e raccogliere effettivamente i dati e dimostrare che abbiamo avuto successo nella nostra previsione sarà un elemento chiave.
"Quando siamo in grado di farlo in modo affidabile, possiamo capire come i nostri modelli stanno prendendo la decisione, e quindi comprendiamo di avere abbastanza informazioni di qualità per supportare il processo decisionale".
Visualizza l'anteprima dei suoi commenti dalla conversazione del panel, ovvero disponibile su richiesta :
