모델 기반 추론이란 무엇입니까?

모델 기반 추론은 실제 모델을 사용하여 결론을 도출하는 작업 모델을 사용합니다. 그것은 인공 논리 시스템과 과학의 추론에서 중요한 역할을합니다. 최상의 결과를 얻으려면 모델을 가능한 한 깊고 복잡하며 상세하게 만들어야하기 때문에 모델 생성은이 방법의 시간 소모적 인 측면입니다. 작업 모델이 설정되면 정기적 인 업데이트가 필요할 수도 있습니다.

모델 기반 추론의 예에서, 회사는 인체의 작동 신경 학적 모델을 개발할 수 있습니다. 이 모델에는 일반적으로 중추 및 말초 신경계에서 발견되는 연결 네트워크에 대한 정보가 포함됩니다. 신경 학적 문제의 증상에 대한 데이터는 관측을 통해 알려진 정보의 매트릭스를 생성하여 시스템에 구축 될 수 있습니다. 사용자는 말소리가 나쁘거나 동공이 불완전한 동공과 같은 환자 증상을 입력하여 모델과 상호 작용할 수 있으며 뇌졸중과 같은 잠재적 진단을 반환합니다.

이러한 시스템은 과학 분야에서 광범위한 응용 분야를 가질 수 있습니다. 인공 시스템을 통해 연구원은 가설을 탐색하고 테스트 할 수 있습니다. 모델 기반 추론은 입력을 기반으로 경고를 보내는 모니터링 시스템의 중추가 될 수도 있습니다. 예를 들어 기후 모델링을 통해 컴퓨터는 현재 기상 조건에 대한 정보를 가져 와서 모델을 통해 실행하여 열대성 폭풍우 및 기타 기상 문제에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다. 일부 작업을 자동화하면 연구원은보다 복잡한 추론이 필요한 다른 주제에 집중할 수 있습니다.

같은 개념이 어떤 형태의 과학적 사고의 기초가 될 수도 있습니다. 연구원은 지각 판의 작동 방식과 같은 과학적 개념에 대한 작업 모델을 유지하고 모델을 강화하고 지원 정보의 개요를 개발하기 위해 관찰합니다. 이것은 그들이 모델로부터 알고있는 것과 그들이 한 관찰에 근거하여 과학적 사건에 관한 결론을 도출 할 수있게한다. 예를 들어 연구원이 화산을 모니터링하는 경우 화산의 행동이 임박한 분화와 일치하는 경우 모델 기반 추론을 통해 대피 경고를 발행 할 수 있습니다.

모델을 개발하려면 많은 소스에서 시간, 인내 및 입력이 필요할 수 있습니다. 데이터 포인트가 많을수록 더 정확하고 자세한 모델 기반 추론이 가능합니다. 이를 통해 모델러는 더 많은 데이터로 명백한 문제를 예측하지 못하는 등 잠재적으로 비용이 많이 드는 오류를 피할 수 있습니다. 관측치가 들어 오면 지식의 본문에 추가되어 모형으로 이동 될 수 있습니다. 예를 들어, 관측에 따르면 모형을 기반으로하는 규칙이 실제로 잘못되었거나 특정 변수를 고려하지 않았 음을 알 수 있습니다.