Probabilistisk AI

PTekniker
Skrivet av Andreas Olsson

Vad är Probabilistisk AI?

Probabilistisk AI är en metod inom artificiell intelligens som bygger på sannolikhetsmodeller för att hantera osäkerhet och fatta beslut baserat på data. Istället för att ge exakta svar arbetar probabilistisk AI med sannolikheter, vilket gör den särskilt användbar i komplexa miljöer där informationen är ofullständig eller osäker.

Användningsområden

  • Beslutsfattande under osäkerhet: Används i självkörande bilar, medicinsk diagnostik och finansmodeller för att fatta informerade beslut trots osäker data.

  • Bayesiansk inferens: Tillämpas inom AI för att uppdatera sannolikheter baserat på ny information, t.ex. i Bayesian Learning och Variational Autoencoders (VAE).

  • Prediktiva modeller: Används i AI-modeller för att göra datadrivna prognoser med en sannolikhetsfördelning över möjliga utfall.

  • AI för naturligt språk: Implementeras i språkmodeller som hanterar flertydighet och osäkerhet i mänsklig kommunikation.

Utforska AI med AIUC

På AIUC undersöker vi hur probabilistiska modeller förbättrar AI:s förmåga att analysera data och fatta beslut under osäkerhet. Vi diskuterar också hur dessa metoder tillämpas inom allt från prediktiv analys till generativa AI-modeller.

Andreas Olsson
Föregående

xAI
Nästa

Bayesian Learning