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例如,在治疗糖尿病时,经典机器学习能预测具有一系列风险因素的患者罹患该疾病的可能性。而因果机器学习可回答:如果患者服用抗糖尿病药物,会对患病风险产生什么影响,即它能衡量一个原因(药物处方)的影响。它还可估计另一种治疗方案是否优于目前处方药二甲双胍。

华体体育在线登录研究负责人、慕尼黑大学AI管理研究所所长斯特凡·弗雷里格尔教授指出,经典机器学习可识别模式并发现相关性。但因果关系中的因果原理对机器而言仍是盲区,机器无法解决“为什么”的问题。然而,在作出治疗决定时遇到的许多问题都包含因果关系。

🤛(撰稿:义马)

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    • 铭润庆🤜LV6六年级
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      考考你它在哪:(很难!)狗狗在哪里嬉戏?🤝
      12-08   来自灵宝
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    • 🤞春诚晖LV6大学四年级
      3楼
      为什么半固态电池、固态电池、钠离子电池被业内认为是新一代动力电池?有何优势?🤟
      12-09   来自项城
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    • 悠然时光🤦LV2幼儿园
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      12-10   来自巩义
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    • 男装之风采LV4大学三年级
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      博物馆如何处理争议性展品或历史事件?🤱
      12-08   来自邓州
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    • 明贝🤲🤳LV3大学三年级
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      【网络迷踪】图中有高速铁路,或其他动车组运行线路时的解题思路,以及相关内容的简要科普🤴
      12-09   来自永城
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    • 明讯LV3大学四年级
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      ADHD需要哪些因素才能取得更高成就呢?🤵
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