การทำความเข้าใจการใช้เหตุผลเชิงญาณใน AI: การประยุกต์และคุณประโยชน์
Epistemic หมายถึงสาขาวิชาปรัชญาที่เกี่ยวข้องกับธรรมชาติ แหล่งที่มา และขีดจำกัดของความรู้ นักญาณวิทยาตรวจสอบคำถามต่างๆ เช่น ความรู้คืออะไร ความรู้ได้มาอย่างไร? เกณฑ์ความรู้มีอะไรบ้าง? เราจะแยกแยะความรู้จากความเชื่อหรือความคิดเห็นได้อย่างไร ในบริบทของ AI การใช้เหตุผลเชิงญาณเพื่อกำหนดความแน่นอนหรือความเชื่อมั่นของการทำนายของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้มีประโยชน์ในแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญในการวัดปริมาณความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ของแบบจำลอง เช่น ในการวินิจฉัยทางการแพทย์หรือการพยากรณ์ทางการเงิน การให้เหตุผลเชิงประจักษ์สามารถนำไปใช้ได้หลายวิธีใน AI รวมถึง:
1 การหาปริมาณความไม่แน่นอน: การใช้เหตุผลเชิงญาณวิทยาสามารถใช้เพื่อระบุปริมาณความไม่แน่นอนของการทำนายของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้มีประโยชน์ในการใช้งานที่จำเป็นต้องเข้าใจความน่าเชื่อถือของเอาท์พุตของโมเดลเป็นสำคัญ
2 การเลือกแบบจำลอง: การใช้เหตุผลแบบญาณวิทยาสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ และเลือกโมเดลที่มีแนวโน้มที่จะคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำที่สุด3. การเรียนรู้เชิงรุก: การใช้เหตุผลเชิงญาณวิทยาสามารถใช้เพื่อระบุตัวอย่างที่มีข้อมูลมากที่สุดในการติดป้ายกำกับ ลดปริมาณการติดป้ายกำกับที่จำเป็น และปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการติดป้ายกำกับ
4 อธิบายได้: การใช้เหตุผลเชิงญาณวิทยาสามารถใช้เพื่อให้คำอธิบายสำหรับการทำนายที่ทำโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้มีประโยชน์ในแอปพลิเคชันที่จำเป็นต้องทำความเข้าใจว่าแบบจำลองมาถึงข้อสรุปได้อย่างไร
5 การวิเคราะห์ความทนทาน: การใช้เหตุผลแบบญาณวิทยาสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ความแข็งแกร่งของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อผิดพลาดหรือการโจมตีประเภทต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์ในแอปพลิเคชันที่จำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลมีความน่าเชื่อถือและปลอดภัย
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
