Все статьи по теме #Машинное обучение из нашего блога

12 Сен 2023  |   635

Обучение на данных с системными (структурированными) пропусками

Пропуски в значениях данных – частая сложность при разработке моделей машинного обучения. Для случаев со случайными пропусками значений параметров существует …

22 Авг 2023  |   445

Опыт стажировки в проекте Webiomed: применение NLP неструктурированных медицинских текстов

Стажировка занимает важное место в профессиональном развитии студента. Она позволяет получить ценный опыт работы в реальной профессиональной среде и применить …

25 Апр 2023  |   1 506

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Стандартный жизненный цикл модели машинного обучения представляет собой последовательность нескольких базовых этапов, каждый из которых требует тщательного мониторирования и, в …

06 Фев 2023  |   2 455

Калибровка моделей: зачем и как?

Медицинская прогнозная аналитика на основе большого количества данных, использующая алгоритмы машинного обучения или искусственного интеллекта приобретает всю большую популярность. Создаваемые …

20 Фев 2022  |   4 425

ТОП-10 курсов по ИИ в здравоохранении

1.Специализация AI in Healthcare - Stanford https://www.coursera.org/specializations/ai-healthcare Стоимость: Бесплатный пробный период на 7 дней, далее 5 999 рублей в месяц. …

25 Дек 2020  |   3 843

Перспективы цифрового андеррайтинга на основе машинного обучения и больших данных для страховых компаний

Управление на основе данных (data-driven) и применение машинного обучения (machine learning, ML) это современные мегатенденции, возникшие из-за расширяющейся цифровизации общества …

06 Окт 2020  |   14 517

Интерпретация результатов машинного обучения

Альберт Эйнштейн: «Если вы не можете объяснить что-то простым языком, вы этого не понимаете». Зачем нужно объяснимое машинное обучение Модели …

08 Июл 2020  |   59 604

Основные метрики задач классификации в машинном обучении

В каждой задаче машинного обучения ставится вопрос оценки результатов моделей. Без введенных критериев, невозможно будет ни оценить “успешность” модели, ни …

05 Июн 2020  |   5 953

Применение NLP для извлечения информации из электронных медицинских карт

Электронные медицинские карты (ЭМК) представляют основу автоматизации медицинской организации. В последнее время они повсеместно внедряются во всем мире. По некоторым …

11 Мар 2020  |   3 962

Валидация и тестирование прогностических моделей: пришло время менять подходы

Jama опубликовало очень интересную статью «Validation and Utility Testing of Clinical Prediction ModelsTime to Change the Approach» группы авторов во …

21 Апр 2019  |   3 498

Глубокое обучение начинает решать общие проблемы в здравоохранении

Глубокое обучение выходит из теоретической сферы и начинает помогать врачам в ежедневных действиях, которые затрагивают миллионы пациентов. Искусственный интеллект более …

20 Мар 2019  |   3 646

Текущее состояние и ближайшие приоритеты для программного обеспечения в области медицинской диагностики, использующего искусственный интеллект

Машинное обучение уже прямо влияет на оказание медицинской помощи в больших и малых формах. Это приводит к необходимости постоянного пересмотра …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 15 215 2 недели назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 1 506 10 месяцев, 2 недели назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 088 11 месяцев, 3 недели назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 2 455 1 год назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях