本白皮书通过集成AI介绍了功能增强算法,这是一种新颖的方法,旨在从根本上改变机器学习中的数据制备和模型培训和推理范式(ML)和人工智能(AI)。通过利用因果推理和统计建模的见解,该算法解决了未观察到的混杂因素和潜在变量的挑战,从而丰富了数据质量并简化了复杂的非线性关系的表示。这项创新不仅促进了各种ML算法的更轻松的建模,而且还为数据质量,模型解释性和ML研究的民主化树立了新的基准。本文深入研究了算法的理论基础,将其与常规技术区分开来,并探讨其普遍适用性和对预测性ML和生成AI的重大影响。fur-hoverore概述了将这种转移方法整合到多种ML管道和数据类型中的未来方向,突出了其推动模型效率,鲁棒性和性能提高的潜力。
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