Résumé
Jàngat bu xóot bu Bayesian dafay jàppee diisaayu reso neuronal bi ni distribution probabilite moo gën ni ay lim yu takku, suko defee model bi mën wax ni wóolu na. Loolu lu am solo la ci jëfandikoo yu am solo - medsin, oto yuy dawal seen bopp, xaalis - fu 'Yaakaaru ma' tontu bu am solo la.
Jàngat bu xóot bu Bayesian mingi toog ci jumtukaayi IA. Soo ko xamee, yeneen mbir ci IA dañuy gëna yomba jàngat ak méngale.
Plongeur bu xóot
Reseau neuronal buñ miin dafay jàng benn valeur fixe ci poid bu nekk; lu moy loolu, ab reso neuronal bayesian dafay jàng distribution ci kaw poids bu nekk, di jàpp lu wóorul ci luy valeur bu dëggu bi. Xalaat yi dañuy nekk moyenne ci kaw reso yu bari yu wóor, te loolu dafay jur wóolu seen bopp, du tontu rek. Ndax xayma ci ginaaw gi gëna jubal ci ay milioŋ ci poid yi, praktiseur yi dañuy jëfandikoo ay xayma: inference variational (fit distribution bu gëna yomb ci posterior dëgg), Markov chain Monte Carlo (parametru poid yi), wala pexe yu yomb yu melni Monte Carlo dropout ak test dropout ci reso bi. Payoff bi mooy kalibre incertitude - model bi xamna su input bi xamul (ci bitti distribution) te mën ko flag ci barabu wóolu guess.
Gis-gis xarala
Pexem Bayesian yi dañu wuutale ñaari mbir yu wóorul: aleatoric (bruit buñu mënul wàññi ci done yi) ak epistemik (njàqare gi ci model bi, te done yu bari mën nañu ko wàññi). Inference variational dafay reframes estimation bi ci ginaaw ni optimisation, di wàññi divergence KL ci digganté ab approximation ak ab posterior bu dëggu jaaraleko ci ELBO objectif. Benn yoon bu gàtt buñu mëna jëfandikoo, Monte Carlo dropout, dafay tekki dropout ni inference Bayesian bu jege: doxal reso bi N yoon dropout buy dox ak tasaaroo ci génne yi xayma ñàkka wóor epistemik.
Jàngale lu xóot ci Bayesian
Jàngat bu xóot bu Bayesian dafay jàppee diisaayu reso neuronal bi ni distribution probabilite moo gën ni ay lim yu takku, suko defee model bi mën wax ni wóolu na. Loolu lu am solo la ci jëfandikoo yu am solo - medsin, oto yuy dawal seen bopp, xaalis - fu 'Yaakaaru ma' tontu bu am solo la. Jàngat bu xóot bu Bayesian mingi toog ci jumtukaayi IA. Soo ko xamee, yeneen mbir ci IA dañuy gëna yomba jàngat ak méngale. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Bayesian Deep Learning ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Bayesian Deep Learning dañuy njëkka tabax ay model konseptuwaal yu dëgër, ba noppi ñu méngale model yooyu ak ay jafe-jafe liggéey dëgg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay. Ci jamano jooju, ekip yu wuute mën nañu jëfandikoo benn baat ci anam wu wuute, kon teela leeral yaatuwaayam. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay.
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Mën nga laaj laaj yu gëna baax ci samp gi balaa ngay dugal xaalis wala sa jotu liggéey.
Mën nga laaj laaj yu gëna baax ci samp gi balaa ngay dugal xaalis wala sa jotu liggéey. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Ekip yi bokk xam-xam ñoo gëna mëna jël yenn dogal ci wàllu produit, politik ak jàng.
Ekip yi bokk xam-xam ñoo gëna mëna jël yenn dogal ci wàllu produit, politik ak jàng. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Sistemu nataalu medsin yiy jox wóolu feebar bu nekk, ba noppi yónnee scanner yu wóorul yi ci radiologist nit.
Gis-gis biy dawal sa bopp dafay màndargaal mbir mu xamul ni lu wóorul dara moo tax oto bi dafay dawal ak moytu ludul wóolu boppam juum ci xaaj ko.
Gis ay dugal yu nekk ci bitti séddale ci sistemu njuuj njaaj wala kaaraange, fu ay done yu wuute ak yeneen yi wara jur ndànk moo gën jël dogal bu wóor.
Optimisation Bayesian dafay aju ci formulaasioŋu drog yi wala hyperparametre yiy jàng masin ci ekilibre seetlu gox yu wóorul ak gox yu baax yiñ xam.
Modèlu jëfandikoo
Jàng bu xóot bu Bayesian ci jëf
Sistemu nataalu medsin yiy jox wóolu feebar bu nekk, ba noppi yónnee scanner yu wóorul yi ci radiologist nit.
Sistemu nataalu pajum yiy boole niveau confiance ci diagnostic bu nekk ak yoon scanner yu wóorul ci radiologist nit Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bu gàtt.
Jàng bu xóot bu Bayesian ci jëf
Gis-gis biy dawal sa bopp dafay màndargaal mbir mu xamul ni lu wóorul dara moo tax oto bi dafay dawal ak moytu ludul wóolu boppam juum ci xaaj ko.
Self-driving perception flagging ab mbir buñu xamul ni lu bari-incertitude moo tax oto bi dawal ak moytu ludul wóolu boppam misclassifying ko Teams dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxe thresholds kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp error produit ci diir bi.
Jàng bu xóot bu Bayesian ci jëf
Gis ay dugal yu nekk ci bitti séddale ci sistemu njuuj njaaj wala kaaraange, fu ay done yu wuute ak yeneen yi wara jur ndànk moo gën jël dogal bu wóor.
Gis duggal yi nekk ci bitti séddale ci njuuj njaaj wala sistemu kaaraange, fu done yu wuute yi wara tax ñu moytu ludul benn dogal bu wóolu seen bopp. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay pursàntaasu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu liggéey ak njëgu njuumte ci diir bi.
Jàng bu xóot bu Bayesian ci jëf
Optimisation Bayesian dafay aju ci formulaasioŋu drog yi wala hyperparametre yiy jàng masin ci ekilibre seetlu gox yu wóorul ak gox yu baax yiñ xam.
Optimisation Bayesian tuning formulations drog wala masin-jàngum hyperparameters ci ekilibre exploration ci gox yu wóorul ak yu baax yi ñu xamee. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Ekip yu bari mën nañu jëfandikoo benn baat ci anam wu wuute, kon teela leeral yaatuwaayam.
Benchmark yi mën nañu nuru lu am doole waaye performance yi ci àdduna bi duñu tolloo.
Bëgg kalite done ak palaŋu jàngat dafay faral di jur njariñ yu yomba dagg.
Roadmap ngir samp gi
Tàmbaleel ci joxe leeral ci làkk wu leer ci njariñ li nga soxla.
Tàmbaleel ci joxe leeral ci làkk wu leer ci njariñ li nga soxla. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Tannal benn metric bu baax ak benn anam bu baaxul balaa ngay saytu.
Tannal benn metric bu baax ak benn anam bu baaxul balaa ngay saytu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Doxal ab pilote bu ndaw ak ay done yu representatif, du ab demo bu leer.
Doxal ab pilote bu ndaw ak ay done yu representatif, du ab demo bu leer. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Bindal fi jàng bu xóot bu Bayesian di jàppale ak fi pexe yu gëna yomba gëna baax.
Bindal fi jàng bu xóot bu Bayesian di jàppale ak fi pexe yu gëna yomba gëna baax. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.