모델 기반 추론이란 무엇입니까?

model 모델 기반 추론은 작업 모델을 사용하고 실제 관찰과 함께 결론을 도출하는 것입니다.그것은 인공 논리 시스템과 과학의 추론에서 중요한 역할을합니다.모델의 생성은이 접근법의 시간이 많이 걸리는 측면입니다. 모델을 최상의 결과를 얻으려면 모델을 최대한 깊고 복잡하며 상세하게 만들어야합니다.작업 모델이 확립되면 주기적 업데이트가 필요할 수도 있습니다.

모델 기반 추론의 예에서 회사는 인체의 작업 신경 학적 모델을 개발할 수 있습니다.이 모델에는 일반적으로 중앙 및 말초 신경계에서 발견되는 연결 네트워크에 대한 정보가 포함됩니다.신경 학적 문제의 증상에 대한 데이터는 알려진 정보의 매트릭스를 생성하기 위해 관찰을 사용하여 시스템에 내장 될 수 있습니다.사용자는 말이없는 말하기 및 불평등하게 확장 된 학생과 같은 환자 증상을 입력하여 모델과 잠재적으로 상호 작용할 수 있으며, 뇌졸중과 같은 잠재적 진단을 반환 할 수 있습니다.인공 시스템을 통해 연구자들은 가설을 탐색하고 테스트 할 수 있습니다.모델 기반 추론은 입력에 따라 경고를 보내는 모니터링 시스템의 중추가 될 수 있습니다.예를 들어, 기후 모델링을 통해 컴퓨터는 현재 기상 조건에 대한 정보를 가져 와서 모델을 통해 신진 열대 폭풍 및 기타 기상 사건에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다.일부 작업의 자동화를 통해 연구원은보다 복잡한 추론이 필요한 다른 주제에 집중할 수 있습니다.

같은 개념은 일부 형태의 과학적 사고의 기초가 될 수 있습니다.연구원들은 지각 판의 작동 방식과 같은 과학적 개념에 대한 작업 모델을 유지하고 모델을 강화하고 지원 정보의 개요를 개발하기위한 관찰을합니다.이를 통해 모델에서 알고있는 내용과 그들이 한 관찰에 따라 과학적 사건에 대한 결론을 도출 할 수 있습니다.예를 들어, 연구원들이 화산을 모니터링하는 경우, 화산 행동이 임박한 분화와 일치하는 경우 모델 기반 추론을 통해 대피 경고를 발행 할 수 있습니다.출처.데이터의 점수가 많을수록 더 정확하고 상세한 모델 기반 추론이 될 수 있습니다.이를 통해 모델러는 더 많은 데이터로 명백한 문제를 예상하지 못하는 것과 같이 잠재적으로 비용이 많이 드는 오류를 피할 수 있습니다.관찰이 들어 오면 지식의 본문에 추가 될 수있어 모델로 이동할 수 있습니다.예를 들어, 관찰은 모델을 기반으로하는 규칙이 실제로 부정확하거나 특정 변수를 설명하지 않음을 증명할 수 있습니다.