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- 机器学习中Inference 和predict的区别是什么? - 知乎
Inference: You want to understand how ozone levels are influenced by temperature, solar radiation, and wind Since you assume that the residuals are normally distributed, you use a linear regression model
- 为什么需要因果推断causal inference? - 知乎
3 概念产生： 因果推断 (Causal Inference) 是 根据某一结果发生的条件对因果关系作出刻画的过程，推断因果关系的最有效方法是进行 随机对照试验，但这种方式 耗时且昂贵、也无法解释和刻画个体差异；因此考虑从观察数据中进行因果推断，这类框架包括潜在
- 有没有模型推理服务化框架Triton保姆级教程？ - 知乎
这里triton指的是triton inference server而不是OpenAI的triton，注意区分 本篇也算是triton系列第二篇，接下里会借着triton这个库，一起讨论下什么是推理、什么是推理引擎、推理框架、服务框架等等一些概念，以及平常做部署，实际中到底会做些什么。
- 什么是「推理」 (Reasoning)? - 知乎
在哲学逻辑学、心理学、认知科学、（通用）人工智能等领域，如何对推理进行定义？Reasoning和Inference有…
- 哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
学习机器学习时的困惑，“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意，如Pooling，似乎90%的书都翻译为“…
- 如何简单易懂地理解变分推断 (variational inference)？ - 知乎
How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models, in the presence of continuous latent variables with intractable posterior distributions, and large datasets? 其中有几个关键词：inference and learning, intractable posterior distributions, large datasets 我们要明确 inference 的是什么？
- 神经网络中训练和推理有什么区别？ - 知乎
推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来处理数据，但是在推断（Inference）的时候，对精度的要求没有那么高，很多
- 因果推断会是下一个AI热潮吗？ - 知乎
The Causal-Neural Connection: Expressiveness, Learnability, and Inference Kevin M Xia (Columbia University) · Kai-Zhan Lee (Columbia University) · Yoshua Bengio (University of Montreal) · Elias Bareinboim (Columbia University) 7 因果对抗学习 机器学习的对抗场景无处不在，因果推断场景也不例外。
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