Explore le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les idées fausses dans les études scientifiques, en mettant l'accent sur la prudence dans le raisonnement statistique et l'importance du pré-enregistrement dans les expériences.
