Машинное развитие включает в себя анализ больших наборов данных для поиска тенденций или корреляций и их использования для определения характеристик новых наблюдений и, в некоторых случаях, для выполнения задач.
Использование машинного обучения в исследованиях похоже на использование других новых инструментов в практике науки.
В этой статье я хотел бы сформулировать лабораторные протоколы машинного обучения, используемые в диагностике с помощью медицинской визуализации.
Вступление:
В этом разделе вы определяете, над чем вы работаете, доступную статистику, предыдущие методы или традиционные методы, использованные при работе над этим типом проекта, типы данных, которые обычно связаны с этим проектом.
Как машинное обучение играет роль в этом проекте, заинтересованные стороны, любой регулирующий орган, который может быть заинтересован в этом проекте, или институты, которые являются партнерами / партнерами в проекте.
Подготовка данных:
В этом разделе рассказывается об источнике данных, местах хранения, типе формата данных, в котором они хранятся, любых дополнительных мерах предосторожности или шагах, предпринимаемых для получения данных в работоспособном формате. Доступность данных также обсуждается в этом разделе.
Анализ набора данных:
В этом разделе рассказывается о том, что содержит набор данных, например, о количестве образцов, демографической информации. в основном все, что нужно, чтобы узнать больше о наборе данных. В этом разделе показано, есть ли недостающие или несбалансированные данные, что было сделано для балансировки или заполнения недостающих данных и окончательного набора данных.
Таким образом, в этом разделе показан анализ данных, процессы проектирования и извлечения функций или преобразования.
Моделирование:
В этом разделе вы выделяете среду, используемую для обучения модели, алгоритмы, используемые для создания модели для прогнозов. В случае использования нескольких алгоритмов здесь вы выделяете эти алгоритмы, свои результаты и сравнение.
Если было переоснащение или неполное оснащение, вы говорите о них, о том, что должно было их вызвать, и о шагах, предпринятых для устранения этих ошибок. Какие оптимизации или настройки гиперпараметров были сделаны и их конечные результаты по сравнению с предыдущими результатами.
Вы также можете визуализировать свои прогнозы как правильные, так и неправильные, используя различные форматы, в том числе используя матрицу неточностей и графики.
Объяснение:
После прогнозов важно объяснить, почему эти прогнозы были сделаны. Вы можете выделить эту причину, проанализировав прогнозы, чтобы получить представление об используемых функциях. Затем влияние этих функций анализируется как на выборочных данных, так и на глобальных данных.
Графики можно использовать для визуализации функций / функций, которые больше всего повлияли на прогнозы.
Выводы:
Сотрудничество с экспертами в предметной области: в нем говорится о любом партнерстве или сотрудничестве в рамках проекта, а также об их роли / ролях в проекте. точность прогнозов, то, что эти эксперты в предметной области сделали или внесли в оптимизацию модели для достижения более высокой точности.
Если этот проект является вашим личным проектом, вы говорите об основной истине / пороге, установленном для этого конкретного проекта. Если есть исследовательская работа, вы можете процитировать ее, а также указать, улучшили ли вы порог или он был таким же, как и статья.
Использование правильного инструментария: Какие инструменты использовались в этом проекте, как они помогли в вашем проекте во всех отношениях.
Интерпретируемость и объяснимость: здесь вы указываете важность этого проекта по отношению к отрасли, в которой вы работаете, где проект применим.
Вывод: Какие подходы использовались при работе над этим проектом, какие улучшения были внесены, что было достигнуто в этом проекте.
Заключение:
Это краткое изложение использования машинного обучения в лабораторных проектах или исследованиях. Мы высоко ценим все рекомендации, предложения или исправления. Со мной можно связаться через LinkedIn. Спасибо за чтение.
