Йохан Ордиш 12 июля 2018 г. Эта статья впервые появилась в июньском номере Digital Health Legal . Искусственный интеллект («ИИ») может изменить наш сектор здравоохранения, он обещает улучшить наши исследования, диагностику и, в конечном итоге, лечение пациентов. Как насчет сопутствующего регулирования? Может ли существующий закон об агентских полномочиях, ответственности и защите данных учесть такие технологические изменения? Недавний отчет Палаты лордов «ИИ в Великобритании:..

Очень глубокие нейронные сети с огромным количеством параметров - очень надежные системы машинного обучения. Но в этом типе массивных сетей переоснащение - обычная серьезная проблема. Чтобы овладеть машинным обучением, необходимо научиться справляться с переобучением. Фундаментальная проблема в машинном обучении - это противоречие между оптимизацией и обобщением. Оптимизация относится к процессу настройки модели для получения максимальной производительности на обучающих данных..

Модели регрессии, упорядочивающие коэффициенты Как специалисты по данным, модель линейной регрессии — это первая и простейшая форма регрессии, которую мы изучаем для прогнозирования непрерывных результатов. Мы делаем следующие предположения в линейной регрессии: а. Предикторы и целевые переменные имеют линейную связь б. Данные следуют нормальному распределению в. Предикторы не коррелируют друг с другом Модель линейной регрессии работает, получая значения коэффициентов,..