Читать книгу Искусственный интеллект в здравоохранении онлайн

3. Возможность выбора переменных, позволяющая снизить эффект мультиколлинеарности. Например, если алгоритм учел в построенной математической модели и национальность, и расовую принадлежность пациента, то возможность вручную исключить один из параметров, не редактируя набор данных, значительно облегчит работу с системой.

К основным подходам машинного обучения можно отнести следующие:

– контролируемое машинное обучение (обучение с учителем, supervised machine learning), когда алгоритм ИИ наблюдает набор размеченных данных и обучается функции, позволяющей предсказывать аннотацию для новых входных данных;

– неконтролируемое машинное обучение (обучение без учителя, unsupervised machine learning), когда алгоритм распознает паттерны (структуру) в неразмеченных данных, выявляя скрытые закономерности.

разметкой данных

Такие популярные алгоритмы глубокого обучения, как сверточные нейронные сети, глубокие сети доверия, рекуррентные нейронные сети и другие, лежат в основе услуг многих технологических гигантов.

В настоящее время перспективным направлением является построение алгоритмов ИИ на основе наиболее биологически достоверных моделей (выполнение нейроморфных вычислений, максимально приближенных к работе человеческого мозга). Спайковая нейронная сеть (spiking neural network, SNN) является одним из основных «кандидатов» для преодоления ограничений нейронных вычислений и эффективного использования алгоритма машинного обучения в реальных приложениях. Концепция вдохновлена механизмами взаимодействия между нейронами, основанными на передаче информации при помощи электрических импульсов, дискретных пространственно-временных сигналов (спайков). Спайковые нейронные сети построены на основе биологических методов обработки информации, где разреженные во времени асинхронные сигналы передаются и обрабатываются массово-параллельным образом. Они демонстрируют низкое энергопотребление и высокую скорость обработки информации [Taherkhani et al., 2020].

деление ИИ на слабый и сильный.

Слабый ИИ не обладает такими возможностями.