Laura Freeman führt Forschungen durch, die cyber-physikalische Systeme, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zusammenbringen. Dr. Laura Freeman, Direktorin des Labors für intelligente Systeme am Hume Center for National Security and Technology von Virginia Tech, erklärt, warum es wichtig ist, herauszufinden, wie maschinelles Lernen und KI-Algorithmen in einer kürzlich durchgeführten Veranstaltung zu unternehmenskritischen erweiterten Statistiken für die USA effektiv eingesetzt werden können Verteidigungsgemeinschaft. Sie können das ganze sehen On-Demand-Veranstaltung , einschließlich eines Keynote-Vortrags und einer Podiumsdiskussion.
Hier ist ein Auszug aus dem Panel.
"Ich denke, das müssen wir von unserem Modellentwicklungsprozess fordern. Deshalb habe ich in meinem Vortrag vorhin einige Beispiele gegeben, wie wir Modelle nachträglich abgefragt haben, um zu verstehen, was sie tun, und wie wir unseren Modellentwicklungsprozess auf alle Situationen strukturiert haben, die wir verwenden müssen sie in.
"Ich denke, wir brauchen dieses Framework-Konzept und wir tun es von der Modellentwicklung bis zur Modellnutzung. Und es muss von der Art des Modells abhängen, das wir verwenden, was das Ziel des Problems ist, das wir zu lösen versuchen, die Daten, die uns zur Verfügung stehen, und die Art der Entscheidung, die getroffen wird. Dieser Prozess ist der Schlüssel für mich, aber es wird ein Schlüsselelement sein, Experimente mit unseren Modellen durchführen und sie wirklich abfragen zu können, dann Vorhersagen zu treffen, dann die Daten tatsächlich zu sammeln und zu zeigen, dass wir bei unserer Vorhersage erfolgreich waren.
"Wenn wir das zuverlässig tun können, können wir verstehen, wie unsere Modelle die Entscheidung treffen, und dann verstehen wir, dass wir über genügend Qualitätsinformationen verfügen, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen."
Zeigen Sie eine Vorschau ihrer Kommentare aus der Podiumsdiskussion an auf Anfrage erhältlich ::
