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迈向决策式AI：提供反事实的建议(二)

  • 1   复习：三阶段训练流程在上一期里，藉由< 用户、食材和食谱> 三位一体的多层次关联来建立知识图(KG：Knowledge Graph)。其基于不同食材在各种食谱中的组合方式，构建食材与食材之间的关系图。并且通过用户的偏好和历史选择，建立用户与食材的关联。然后整合用户、食材和食谱的多层次信息，對用戶分群來更加准确了解用户的潛在需求，不仅能提供个性化的食材推荐，还可以获得食谱的創新建议。這項創新能力，是透過反事实GCN 的引入让模型具备了探索和创新的能力，不仅能推荐用户熟
  • 关键字： 202412  决策式AI  反事实  

迈向决策式AI：提供反事实的建议

  • 1   认识反事实思考计算机科学界诺贝尔奖「图灵奖」得主Judea Pearl(珀尔) 在他的开创性著作《The Book of Why》一书里，提到了「因果关系阶梯」(Ladder of Causality)的概念。他指出了这个阶梯上的三个梯级——联想(Association)、干预(Intervention) 和反事实(Counterfactuals)。其中，最顶级的是反事实梯级，位于这梯级的思考者可以想象(Imaging) 不存在的世界并推断观察到的现象，并试图去了解事件的起因来
  • 关键字： 202411  决策式AI  反事实  
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反事实介绍

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