Laura Freeman conducts research that brings together cyber-physical systems, data science, artificial intelligence and machine learning.Laura Freeman conducts research that brings together cyber-physical systems, data science, artificial intelligence and machine learning.Laura Freeman conducts research that brings together cyber-physical systems, data science, artificial intelligence and machine learning.勞拉·弗里曼（Laura Freeman）進行的研究將網絡物理系統，數據科學，人工智能和機器學習結合在一起。弗吉尼亞理工大學休姆國家安全和技術中心智能係統實驗室主任勞拉·弗里曼（Laura Freeman）博士解釋了為什麼在最近一次針對關鍵任務高級統計的事件中弄清楚如何有效使用機器學習和AI算法至關重要國防界。 你可以看完整的點播事件，包括主題演講和小組討論。
這是面板摘錄。
“我認為這是我們模型開發過程所需要的。 因此，在前面的演講中，我舉了一些例子，說明了我們如何在事後詢問模型，以了解模型在做什麼，以及我們如何針對需要使用的所有情況構造模型開發過程他們進來。
“因此，我認為我們需要該框架概念，並且需要從模型開發到模型使用。 這將取決於我們正在使用的模型的類型，我們要解決的問題的目標是什麼，可供我們使用的數據以及正在做出的決策的類型。 這個過程對我來說很關鍵，但是能夠對我們的模型進行實驗並進行真正的詢問，然後進行預測，然後出去並實際收集數據，並證明我們的預測成功將是關鍵因素。
“當我們可靠地做到這一點時，我們可以了解我們的模型如何做出決策，然後我們知道我們有足夠的質量信息來支持決策過程。”
在小組討論中預覽她的評論，這是按需提供：
