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邁向決策式AI：提供反事實的建議(二)
- 1? ?復(fù)習(xí)：三階段訓(xùn)練流程在上一期里，藉由< 用戶、食材和食譜> 三位一體的多層次關(guān)聯(lián)來建立知識圖(KG：Knowledge Graph)。其基于不同食材在各種食譜中的組合方式，構(gòu)建食材與食材之間的關(guān)系圖。并且通過用戶的偏好和歷史選擇，建立用戶與食材的關(guān)聯(lián)。然后整合用戶、食材和食譜的多層次信息，對用戶分群來更加準(zhǔn)確了解用戶的潛在需求，不僅能提供個性化的食材推薦，還可以獲得食譜的創(chuàng)新建議。這項創(chuàng)新能力，是透過反事實GCN 的引入讓模型具備了探索和創(chuàng)新的能力，不僅能推薦用戶熟
- 關(guān)鍵字： 202412 決策式AI 反事實
邁向決策式AI：提供反事實的建議
- 1? ?認(rèn)識反事實思考計算機科學(xué)界諾貝爾獎「圖靈獎」得主Judea Pearl(珀爾) 在他的開創(chuàng)性著作《The Book of Why》一書里，提到了「因果關(guān)系階梯」(Ladder of Causality)的概念。他指出了這個階梯上的三個梯級——聯(lián)想(Association)、干預(yù)(Intervention) 和反事實(Counterfactuals)。其中，最頂級的是反事實梯級，位于這梯級的思考者可以想象(Imaging) 不存在的世界并推斷觀察到的現(xiàn)象，并試圖去了解事件的起因來
- 關(guān)鍵字： 202411 決策式AI 反事實
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