В нынешнюю эпоху данные вездесущи, и организации постоянно ищут методы получения конкурентного преимущества за счет использования потенциала прогнозной аналитики. Прогнозная аналитика предполагает использование данных и статистических алгоритмов для выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий. Анализируя исторические данные, компании могут выявлять тенденции и принимать обоснованные решения. Использование возможностей прогнозной аналитики может помочь компаниям..

Повышение точности медицинской диагностики с помощью причинно-следственного машинного обучения В медицинской диагностике врач стремится объяснить симптомы пациента, определяя вызывающие их заболевания, при этом… www .nature.com Плохой доступ к медицинской помощи и ошибки в дифференциальной диагностике представляют собой серьезную проблему для глобальных систем здравоохранения. Только в США около 5% амбулаторных пациентов ежегодно..

Если бы мы могли изменить конкретное решение в своей жизни, не так ли? Конечно, мы все когда-то думали об этом. По крайней мере, у меня есть. В редких случаях, когда нет, вот небольшая загадка. Предположим, у вас есть пара сотен (200) пациентов с диагнозом определенного заболевания, скажем, опухоли головного мозга. Половина из них, около 100, перенесли операцию, 20 из них выздоровели. Из оставшихся 100 неоперированных 40 выжили. Учитывая нового пациента с этим заболеванием, а это..

В мае 2020 года я опубликовал проект , в котором использовал spaCy и BERT для смены пола в испанских предложениях ( un profesor viejo ‹-› una profesora vieja ). Это было полезно для оценки предвзятости моделей или увеличения данных обучения, но это было медленным и зависело от жестко запрограммированных переменных в моем скрипте. В то время я предположил, что следующим шагом будет использование модели нейронной сети (seq2seq), часто используемой для перевода или обобщения текста...