モデルベースの推論とは何ですか？

モデルベースの推論とは、結論を引き出すために作業モデルと付随する実世界の観察の使用です。科学の推論と同様に、人工論理システムにおいて重要な役割を果たしています。モデルの作成は、このアプローチの時間がかかる側面です。これは、モデルをできるだけ深く、複雑で、詳細にするために最良の結果を達成する必要があるためです。作業モデルが確立されると、定期的な更新が必要になる場合があります。

モデルベースの推論の例では、企業は人体の実用的な神経モデルを開発できます。モデルには通常、中央および末梢神経系に見られる接続のネットワークに関する情報が含まれます。神経学的問題の症状に関するデータは、観測を使用して既知の情報のマトリックスを作成して、システムに組み込むことができます。ユーザーは、不明瞭な発話や不均等に拡張された生徒など、患者の症状を入力することでモデルと対話する可能性があります。d脳卒中のような潜在的な診断を返します。

そのようなシステムは、科学に幅広いアプリケーションを持つことができます。人工システムにより、研究者は仮説を探索してテストすることができます。モデルベースの推論は、入力に基づいてアラートを送信する監視システムのバックボーンでもあります。たとえば、気候モデリングにより、コンピューターは現在の気象条件に関する情報を取得し、モデルを介して実行して、新進の熱帯暴風雨やその他の気象イベントに関する情報を提供できます。一部のタスクの自動化により、研究者はより複雑な推論を必要とする他のトピックに焦点を当てることができます。

同じ概念は、いくつかの形の科学的思考の根底にあります。研究者は、構造プレートの仕組みなど、科学的概念に関する作業モデルを維持し、モデルを強化し、サポート情報の大要を開発するための観察を行います。これにより許可されます彼らは、モデルから知っていることと彼らが行った観察に基づいて、科学的な出来事について結論を引き出すために。たとえば、研究者が火山を監視している場合、モデルベースの推論により、火山の行動が差し迫った噴火と一致している場合、避難警告を発行できるようになります。

開発モデルの開発には、多くのソースからの時間、忍耐、および入力がかかります。データのポイントが多いほど、より正確で詳細なモデルベースの推論が可能になります。これにより、モデラーは、より多くのデータで明らかになった問題を予測していないなど、潜在的に費用のかかるエラーを回避するのに役立ちます。観察が来ると、それらは知識の体に追加される可能性があり、その結果、モデルへの移行が発生する可能性があります。たとえば、観察は、モデルに基づくルールが実際に間違っているか、特定の変数を説明していないことを証明できます。