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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【ag8亚洲只为非凡】

发布时间:2022-01-07    来源:官方90443

本文摘要:预测事件比较简单,但分析因果关系很困难。

预测事件比较简单,但分析因果关系很困难。就像路上很多人拿着伞一样,可能不会下大雨,但伞不是大雨的原因。想改变事件的结果的时候,理解因果关系是最重要的。

例如,停雨,不能让每个人都带伞。美国某公司ViaScience希望通过其专利性因果分析技术,协助电力、能源等公司寻找电力系统的风险。

公司CEOColinGounden展示的右图是美国麻省周围各医院经常发生电力故障的分析。系统不分析电力路线、植被、海拔、天气、地理人口信息、金融市场等各种信息,得出结论风险值,展示可能的原因。经过一百多年的发展,电力系统早已是必不可少的基础设施,而且构成了极简网络。

电力公司考虑的不仅什么时候经常发生故障,还要寻找电力事故的原因,以免发生交通事故。谷歌告诉他(公共编号:),公司的技术核心是因果分析平台Focus,应用于UCLA教授Judea应用程序发明者的贝叶斯网络,用于解读数据之间的关系。Pearl教授是2011年图灵奖得主。简而言之,贝叶斯网络不会引进更多的变量来构筑图(Graph),看这些变量之间的关系和变化。

例如,展示雨伞和天色的关系,灰色的天空和大雨有关系,大雨的时候没有伞的变量经常出现,但是灰色的天空经常出现。然后找不到两个场景,灰色的天空和大雨的关系更强,也就是经常出现的原因。Gounden对贝叶斯网络的优势是使用图论(Graphtheory),与神经网络相比,其运行过程具有透明性,不是黑盒子。

他告诉他贝叶斯网络的两个特点:第一,它可以让人们理解发生了什么。第二,它可以改变,因为它可以再次告诉我发生了什么。深度自学网络可以进行新的训练,但不能改变网络模型。改变网络的理由是有效。

例如,如果已经告诉天气不影响能源供应和购物的情况,就不需要自己找这样的联系,而是需要告诉计算机的结果。这些规则输出网络可以节省计算时间。另一个原因是,在虚拟世界中可以模拟可能再次发生的情况,模拟某生什么样的结果。

例如,现实中可能想知道的是,如果是稍微转换电路的话,某个大楼的电力状况会不会再次变化呢?但是,我不知道这样做。用户想忍受这个试验的结果,可以在计算机上模拟。

Gounden毕业于哈佛大学,是倒数创业者,他成立了两家公司,顺利解散,其中一家在1999年以9800万美元收购。他在2000年正式成立了GNSHealthcare公司,也使用因果贝叶斯网络分析基因等健康数据。之后,他们开始寻找可以应用于机械学习的其他行业,去年8月正式成立了Via的Science。

从健康到能源行业,跨度不大。但是,他说两者有很多共性。首先,考虑到从基因到蛋白质再行到细胞的整个过程,它与能源从产生到通过简单的网络再行到达终端用户,整个过程非常相似,有相似的结构。

二是两者简单,有成千上万的变量。人体与电力网络的复杂性相同,在规模上接近复杂性。三是问题的重要性。

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对人体来说,不可能做任何实验,临床试验成本高。电力系统也是一样的,没有必要开动某个地方的电源,考虑不会再发生任何变化。

对于某个地区是否应该建设新的发电站这样的问题,建设工厂需要几年的时间,几年后不能考虑没有什么影响,所以必须事先模拟。对于新领域来说,数据是一个难题。机器学习所需的数据,但没有顺利的案例也没有数据。

因此,ViaScience的做法是公开发布数据而不拒绝用户提供数据。公开发布数据的非常丰富,也是他们考虑新应用的最重要的标准。Gounden告诉他,如果你想在接下来的几分钟内告诉他哪里可能停电,这必须是动态数据。

然而,如果你想告诉他未来几年电力设施不会经常出现任何风险,这不是动态数据,而是需要趋势数据,如天气、人口、地区等。他们的系统不使用卫星图数据,无人机测绘数据。

可以看出建筑物和电力设施在哪里,这些数据不需要许可。当然,如果有员工工龄、专业人员评估、设备情况等企业内部数据,模式就不会更精确。

他通过公开发表的数据建模,证明了效果后,让企业获得隐私的数据变得容易得多。由于能源公司激进,近万不得已转型,Gounden和同事们首先射击的是联邦政府部门。

由于与政府的粗俗关系,他们首先申请了小范围的考试,提高了电力系统的效果,得到了政府的推荐。ViaScience也在考虑将一定程度的技术用作中国市场。正如Gounden所说,各地电力系统的运行方式是一样的。中国市场的另一个原因是国内电力公司,如上海电力,印度、巴基斯坦等也有项目,可以为更普遍的市场服务。

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