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解释模型
人们通常必须在太复杂的环境中做出决定，无法理解。政策制定者评估其潜在治疗效果的社会计划是异质性，高度非线性或溢出的社会计划。监管机构为复杂的人工智能模型设计规则，而在社会中部署了这些模型，而没有真正知道这些模型的工作方式。对决策者的有用是多么有用，可以理解其环境的解释？在本文中，我们通过考虑决策者（此后DM）的问题来研究这个问题，该决策者遇到了一个太复杂而无法理解的模型，而必须依靠对其进行解释。DM的收益取决于其行动和世界状态，在这些行动和输入中描述了后者。输入遵循已知分布，单个真实模型指定输入和输出之间的关系。例如，这种真实的模型可能是自然界中发生的相关数据生成过程（DGP），或者是由复杂的人工系统（例如大型统计或人工智能（AI）模型）引起的DGP。我们设置的关键新颖特征是，真实模型的空间比DM可以理解的可理解模型的空间大得多。例如，真实模型的空间可能包含所有深神经网络，但是可理解模型的空间可能仅包含n级多项式。要使DM将有关真实模型的信息合并到其选择的选择中，必须首先通过将其映射到可理解的模型来解释真实模型。同样，regu-将重点放在DM中掩盖模型的主要因素上，我们抽象出可能在此解释过程中涉及的任何抽样误差。我们需要遵守两个标准的真实模型空间和可理解模型的空间（我们称为解释器）之间的映射。首先，如果真实模型已经可以理解，则解释器不应用不同的模型来解释它。第二，如果真实模型是由独立于状态的随机设备生成的两个模型的混合物（例如，一个模型持有一半的时间；另一个模型，另一半），则真实模型的解释应该是这两个模型的解释的混合。一起，这些标准等于解释器是对可理解模型空间的真实模型的线性投影。此类包含用于解释模型的大多数工具，包括政策评估中的线性回归和机器学习中的本地近似值。本文的设置捕捉了许多情况，在这些情况下，决策者面对需要解释的符合模型。，例如，决策者经常评估其治疗效果（输出）取决于受影响人群（输入）的人口特征（输入）（真正的模型），而决策者必须选择要实施的程序（行动）。
模型课程
Terminal Outcomes: ● Use selected AI applications online to explore various types of AI ● Recognize AI applications in everyday life ● Identify the various types of problems that AI can solve ● Breakdown a human action into parts to identify learning requirements and processes involved ● Identify the various components of human learning ● Identify the use of data in various given activities and applications ● Recognize different types of data and explore how the same data can be represented in different ways ● Analyze and从表示数据，符号和图表中提取信息●调查数字系统如何表示二进制中的文本，图像和音频数据●解释代数，概率和统计信息在AI中的作用●解释在AI中进行数据可视化的需求●AI●解决问题的问题解决方案的解决方案●warge a I Seption beartion weartion beartion beart pocution beartion beartion beartion beard pocution beard pocution warry pocution beartion beartion warry pocution●培训现有的AII●培训AI II II●培训AI II●使用Python语言
模型课程
•描述各个行业中的AI和大数据分析的用例，并定义此职业下的各种角色•描述产品工程概念，例如将需求转化为产品并确保其及时交付。•定义用于分析的基本统计概念，例如均值，中位数或模式等中心趋势的度量，或统计异常（如缺失值，偏见或异常值）。•使用开发工具，框架，平台，库和软件包来开发软件代码。•评估模型的运行时间和内存消耗，并对其进行修改以适合系统的速度和内存约束。•开发可以根据系统的要求和约束来支持算法模型的部署的软件代码。•根据工作的性质计划项目时间表和时间表。•展示与同事的有效沟通和合作。•采取措施维持工作场所的健康和安全标准。•使用不同的方法有效地管理和共享数据和信息•通过有效的沟通和冲突管理在工作场所建立牢固的关系。•确定维持包容性的，环境可持续的工作场所的最佳实践
感知动作平方模型 (SPEAC 模型...
Fauquet-Alekhine, Philippe 和 Lahlou, Saadi (2017) 感知行动平方模型 (SPErceived ACtion) 应用于数字民族志进行工作活动分析：绩效和工人感知。Current Journal of Applied Science and Technology , 22 (3).CJAST.34985.ISSN 2231-0843 DOI: 10.9734/CJAST/2017/34985 可通过 Creative Commons 许可重新使用此项目：© 2017 作者 CC BY 4.0 此版本可在以下位置获得：http://eprints.lse.ac.uk/85550/ 可在 LSE Research Online 上获取：2017 年 11 月 LSE 开发了 LSE Research Online，以便用户可以访问学院的研究成果。本网站论文的版权 © 和道德权利归各个作者和/或其他版权所有者所有。您可以自由分发 LSE Research Online 网站的 URL ( http://eprints.lse.ac.uk )。
3D 人工智能模型能否胜过 2D 模型？
磁共振成像（MRI）是目前医院环境中最有价值的诊断成像工具。其在中枢神经系统成像（即大脑和脊柱）中的应用尤为重要。MRI 最常见的临床应用之一是在患者被诊断出患有原发性癌症（例如肺癌）后对大脑进行成像以检测转移性肿瘤。脑转移性肿瘤的存在与否对于确定癌症扩散和分期至关重要，可用于确定后续治疗策略。然而，解释大脑的磁共振（MR）图像是一项耗时且需要经验的任务。一旦癌症患者发生脑转移，就需要对脑病变进行放射治疗（放射外科手术或全脑放射治疗）。
大语言模型提取药物建议模型
摘要 - 药物的建议是智能医疗保健系统的重要方面，因为它涉及根据患者的特定健康需求规定最合适的药物。不幸的是，当前正在使用的许多复杂模型倾向于忽略医疗数据的细微差别语义，同时仅依靠身份。此外，这些模型在处理涉及第一次访问医院的患者的病例中面临重大挑战，因为他们缺乏以前的处方历史。为了解决这些问题，我们利用大语模型（LLM）的强大语义理解和投入性特征。我们的研究旨在使用LLMS转变现有的药物建议方法。在本文中，我们介绍了一种名为“大语言模型”提炼药物建议（领导者）的新方法。我们首先创建适当的提示模板，使LLM能够有效建议药物。然而，LLM直接整合到推荐系统中会导致特定于药物的孔外问题。我们通过使用新颖的输出层和精制的调谐损耗函数来调整LLM来处理它。尽管基于LLM的模型表现出显着的功能，但它们在推理过程中受到高度计算成本的困扰，这对医疗保健行业来说是不切实际的。为了减轻这种情况，我们开发了一种功能级知识蒸馏技术，该技术将LLM的熟练程度转移到了更紧凑的模型中。为了简化实验的可重复性，我们在线发布实施代码1。在两个现实世界数据集（MIMIC-III和MIMIC-IV）上进行的广泛实验表明，我们提出的模型不仅可以提供有效的结果，而且还具有有效的效率。