AI问题建模的不确定性：如何处理数据中的噪音和不完整性？

随着人工智能的快速发展，AI问题建模已成为解决各种现实世界问题的强大工具。然而，现实世界的数据往往包含噪音和不完整性，这给问题建模带来了挑战。不确定性是AI问题建模中一个重要的方面，因为不完整或嘈杂的数据可能导致模型的不准确性和不可靠性。本文将探讨如何处理数据中的噪音和不完整性，以降低不确定性对问题建模的影响，提高模型的准确性和鲁棒性。