当你的数据中根本不存在「正确答案」时，如何建立可以被信任的预测系统？这个系列从海洋研究中的卫星数据处理方法出发，迁移到现代 AI 系统的不确定性量化。
当你无法直接验证结果时，如何用多维数据构建可信的间接证明——一套从海洋研究迁移而来的方法论。
模型从来不是绝对正确的。如何量化不确定性，并将其作为一等公民在系统架构中传递。
统计显著性在会议厅里往往一文不值。你需要一种翻译层，将数学上的不确定性转化为业务上的风险权衡。