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9800万美元卖掉公司后,他用贝叶斯网络分析数据中的因与果“欧洲杯腾讯网”

发布时间:2021-05-01人气:
本文摘要:对事件作出预测比较更容易,但分析因果关系则是一件很艰难的事。就像路上很多人带着雨伞,代表有可能 不会大雨,但雨伞不是大雨的原因。而当你想要转变事件的结果时,理解因果关系就显得十分最重要了,比如要制止一场雨,不有可能让所有人都不带上雨伞。美国一家公司Via Science,就期望能通过其专利性的因果分析技术,协助电力、能源等公司寻找电力系统中的风险所在。 公司CEOColin Gounden向展出的右图,是对美国麻省周围各医院经常出现电力故障的分析。

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对事件作出预测比较更容易,但分析因果关系则是一件很艰难的事。就像路上很多人带着雨伞,代表有可能 不会大雨,但雨伞不是大雨的原因。而当你想要转变事件的结果时,理解因果关系就显得十分最重要了,比如要制止一场雨,不有可能让所有人都不带上雨伞。美国一家公司Via Science,就期望能通过其专利性的因果分析技术,协助电力、能源等公司寻找电力系统中的风险所在。

公司CEOColin Gounden向展出的右图,是对美国麻省周围各医院经常出现电力故障的分析。系统不会分析电力路线、植被、海拔、天气、地理人口信息、金融市场等各类信息,得出结论风险值,并展出有可能的原因所在。经过一百多年的发展,电力系统早已是不可或缺的基础设施,而且构成了极为简单的网络。电力公司想的不仅是预测什么时候经常出现故障,堪称想要避免车祸经常出现,这就必须寻找造成电力事故的原因。

Gounden告诉他(公众号:),公司的技术核心是因果分析平台Focus™,它应用于了UCLA教授Judea Pearl发明者的贝叶斯网络,用作解读数据之间的关系。Pearl教授是2011年图灵奖获得者。非常简单来说,贝叶斯网络不会引进更加多变量来建构一个图(Graph),从而看这些变量之间的相互关系以及如何转变。

比如展出雨、雨伞与天色的关系,不会看见灰色的天空与大雨有关系,也不会看见大雨时没雨伞 这个变量经常出现,但仍不会经常出现灰色的天空。然后较为两种场景就不会找到,灰沉的天空与大雨的关系更加强劲,也就是它经常出现的原因。Gounden回应,贝叶斯网络的优势是中用了图论(Graph Theory),比起于神经网络,其运作过程有透明性,不是黑盒子。

他告诉他,贝叶斯网络两个特点:一是能让人类理解究竟再次发生了什么;二是由于告诉再次发生了什么, 就可以作出转变。而深度自学网络可以新的训练,但无法转变网络模型。转变网络的理由是,可以让它的效果更佳。

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比如,如果早已告诉了天气不会影响能源供给和购物的状况,就可以必要告诉他计算机这种结果,而不必让它自己寻找这种联系。把这些规则输出网络,可以节省计算出来时间。另外一个理由是,可以在虚拟世界中仿真有可能再次发生的情况,仿真某个变量有可能产生什么样的结果。

比如,在 现实中有可能想要理解,如果略为转变电路,某片楼宇中的电力状况不会再次发生什么变化?但无法知道这么做到,用户会想要忍受这种试验的结果,而在计算机中可以做到这种仿真。Gounden毕业于哈佛大学,是一位倒数创业者,他曾创办了两家公司并顺利解散,其中一家在1999年以9800万美元的价格被并购。

他在2000年牵头正式成立GNS Healthcare公司,也是用因果贝叶斯网络分析基因等身体健康数据。再行后来,他们开始找寻其它某种程度可以应用于机器学习的行业,并在去年8月正式成立了Via Science。从身体健康到能源行业,跨度不堪称并不大。

不过他告诉他,两者有不少共性。一是,考虑到从基因到蛋白质再行到细胞的整个过程,它与能源从产生到经过简单的网络再行到达终端用户,整个过程十分相似,有相近的架构。二是两者很简单,有成千上万的变量。

人体与电力网络的复杂性是一样的,在规模上与复杂性上很相近。三是问题的重要性。

对人体来说,你不有可能想要做到什么实验就做到什么,临床试验的成本很高。电力系统也一样,不有可能必要开动某个地方的电源,想到不会再次发生什么变化。而对于某地区否应当新建发电厂这样的问题, 由于建厂必须数年的时间,不有可能等几年再行想到究竟不会有什么影响,这必须事前仿真。

对于新领域,数据是一个难题。机器学习必须的数据,但没顺利的案例也就没数据。

所以Via Science的作法是不拒绝用户提供数据,而是用于公开发表数据。公开发表数据的非常丰富程度,也是他们考虑到新的应用于的最重要标准。Gounden告诉他,如果想要告诉接下来的几分钟哪里有可能断电,这必须动态的数据;但如果想要告诉未来几年中,电力设施不会经常出现哪些风险,这就不必须动态数据,而是必须趋势数据,比如天气、人口、地 域等。

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他们的系统中不会中用了卫星图数据,无人机测绘数据。这样可以看见建筑物、电力设施都在哪,而这些 数据不必须取得许可。当然,如果有员工工作年限、专家评估和设备状况等企业内部数据,模型不会更加精确。

他回应,在通过公开发表 数据建模,证明了效果后,再行让企业获取一些较隐私的数据就更容易得多。由于能源公司很激进,将近万不得已会转变,所以Gounden和同事们首先射击的是联邦政府部门。因着与政府不俗的关系,他们首先申请人了小范围的试验,由于对电力系统提高的效果不俗,也因此获得了政府的引荐。

Via Science也在考虑到将某种程度的技术用作中国市场。正如Gounden所说,各地电力系统的运作方式都一样。

而看上中国市场的另一个原因是,国内的电力公司,如上海电力,同时在印度、巴基斯坦等地也有项目,所以他们可以服务更加普遍的市场。原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。


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