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參照人類大腦，學(xué)會(huì)忘記會(huì)讓AI大模型變得更好？
計(jì)算機(jī)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)近期開發(fā)出一種更敏捷更具彈性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們可以周期性忘記已知信息，而現(xiàn)有大語言模型不具備忘卻能力。
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為什么需要可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)？
在工業(yè)界中，數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的主要焦點(diǎn)是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界至關(guān)重要的問題，而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成，該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系，而無需硬編碼固定規(guī)則。因此，解釋模型如何對(duì)業(yè)務(wù)起作用總是會(huì)帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè)，特別是在保險(xiǎn)或銀行等金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對(duì)于企業(yè)解釋模型所采取的每個(gè)決策非常重要。
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什么是可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)
可解釋性是指人類能夠理解決策原因的程度。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性越高，人們就越容易理解為什么做出某些決定或預(yù)測(cè)。模型可解釋性指對(duì)模型內(nèi)部機(jī)制的理解以及對(duì)模型結(jié)果的理解。其重要性體現(xiàn)在：建模階段，輔助開發(fā)人員理解模型，進(jìn)行模型的對(duì)比選擇，必要時(shí)優(yōu)化調(diào)整模型;在投入運(yùn)行階段，向業(yè)務(wù)方解釋模型的內(nèi)部機(jī)制，對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行解釋。比如基金推薦模型，需要解釋：為何為這個(gè)用戶推薦某支基金。
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研究人員創(chuàng)建基了于憶阻器的貝葉斯機(jī)器
在過去的幾十年里，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在各種現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)上的性能有了顯著提高。然而，訓(xùn)練和實(shí)施這些模型中的大多數(shù)仍然需要大量的能量和計(jì)算能力。
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智慧醫(yī)療提升醫(yī)療服務(wù)水平，增大人們幸福感
“原來我們說床位、建筑、設(shè)備是醫(yī)院的基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在，人才、科技和信息化才是醫(yī)院新的基礎(chǔ)設(shè)施，而且是更重要的設(shè)施?！闭憬⌒l(wèi)生健康委書記、主任張平，在智慧醫(yī)院創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)上講道。信息化、智能化、智慧化已經(jīng)成為醫(yī)院發(fā)展、創(chuàng)新、提升品質(zhì)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，成為醫(yī)院生產(chǎn)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。
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