劳拉·弗里曼（Laura Freeman）进行的研究将网络物理系统，数据科学，人工智能和机器学习结合在一起。弗吉尼亚理工大学休姆国家安全和技术中心智能系统实验室主任劳拉·弗里曼（Laura Freeman）博士解释了为什么在最近一次针对关键任务高级统计的事件中弄清楚如何有效使用机器学习和AI算法至关重要国防界。 你可以看完整的点播事件，包括主题演讲和小组讨论。
这是面板摘录。
“我认为这是我们模型开发过程所需要的。 因此，在前面的演讲中，我举了一些例子，说明了我们如何在事后询问模型，以了解模型在做什么，以及我们如何针对需要使用的所有情况构造模型开发过程他们进来。
“因此，我认为我们需要该框架概念，并且需要从模型开发到模型使用。 这将取决于我们正在使用的模型的类型，我们要解决的问题的目标是什么，可供我们使用的数据以及正在做出的决策的类型。 这个过程对我来说很关键，但是能够对我们的模型进行实验并进行真正的询问，然后进行预测，然后出去并实际收集数据，并证明我们的预测成功将是关键因素。
“当我们可靠地做到这一点时，我们可以了解我们的模型如何做出决策，然后我们知道我们有足够的质量信息来支持决策过程。”
在小组讨论中预览她的评论，这是按需提供：
