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AI學習瓶頸 專家:貝葉斯推斷有助克服困難

2018-09-14 13:19聯合報 記者林良齊╱即時報導

台灣法國科技學術慶典今天舉行,慶典上多位教授於「台法科技交流成果發表會」分享研究成果。人工智慧專家Eric MOULINES指出,「貝葉斯推斷」可協助分析及預測不確定性來源的分布,有助克服研究大數據及高維資料時遇到的困難。

科技部常次鄒幼涵表示,法國是在歐洲國家中,與科技部合作交流最緊密的夥伴,每年科技部與法國諸多研究機構及中心都有高達100多件的雙邊計畫及人員交流。與法國國家研究總署自2007年起的雙邊計畫至今已68件,跟法蘭西學院自然科學院設立的台法科技獎也已經有20年,藉由台法兩邊的共同的研究計畫與人員交流,培養的科學家不計其數。

人工智慧專家Eric MOULINES也分享發布最新研究指出,目前機器學習還存在著大量的不確定性,包括藥物及圖像處理等應用。為有效地解決現狀,MOULINES表示,從80年代起,學者便開始利用貝葉斯推斷處理問題,可是在機器學習方面的應用卻有限。經過研究,貝葉斯推斷可助分析及預測不確定性來源的分布,有助克服研究大數據及高維資料時遇到的困難。

科技部認為台灣與法國在雙邊合作政策的持續推動下,將為兩國在自然科學及創新領域帶來長遠效益及永續發展。

台灣法國科技學術慶典今天舉行。圖/科技部提供
台灣法國科技學術慶典今天舉行。圖/科技部提供
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法國機器學習

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