研究负责人、慕尼黑大学AI管理研究所所长斯特凡·弗雷里格尔教授指出，经典机器学习可识别模式并发现相关性。但因果关系中的因果原理对机器而言仍是盲区，机器无法解决“为什么”的问题。然而，在作出治疗决定时遇到的许多问题都包含因果关系。
例如，在治疗糖尿病时，经典机器学习能预测具有一系列风险因素的患 者罹患该疾病的可能性。而因果机器学习可回答：如果患者服用抗糖尿病药物，会对患病风险产生什么影响，即它能衡量一个原因(药物处方)的影响。它还可估计另一种治疗方案是否优于目前处方药二甲双胍。
上面的内容差不多，颜妃依旧要谋害楚王，直接的凶手依旧是颜良。但颜妃却是和越国三王子宁岐勾结。
两个城关都建在崇山峻岭之间，城墙最高的地方超过三十米，最低的地方也有十五米。
而北边的吴王，三十万大军后撤了几十里。
血花飞溅。
薛彻不由得和种尧对视一眼。因果机器学习展示诊疗疾病潜力大炎帝国的官方解释是姜离为了提升自己的血脉，疯狂地利用了上古邪术，所以才暴毙而亡。
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