На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Медицина. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Жанр
Дата выхода
17 января 2024
🔍 Загляните за кулисы "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Юрий Александрович Васильев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Рекомендовано Координационным советом по области образования «Здравоохранение и медицинские науки» в качестве учебного пособия для использования в образовательных учреждениях, реализующих программы дополнительного профессионального образования врачей, изучающих дисциплину «Общественное здоровье и здравоохранение». Рецензенты: Нуднов Н.В. – д.м.н., проф., ФГБУ «РНЦРР» МЗ РФ; Лебедев Г.С. – д.т.н., проф., директор ИЦМ Сеченовского Университета.
📚 Читайте "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Такую разметку проводят путем минимальных трудозатрат: выгрузка данных происходит из медицинской информационной системы, которую может провести инженер (аналитик) без участия врача. При этом для каждого элемента (изображение, сигнальные данные и т.д.) набора данных устанавливают соответствие с медицинской информацией (диагноз, результаты лабораторного тестирования и т.п.).
Также разметка характеризуется следующими параметрами:
1. Уровень разметки: пациент, серия, набор изображений, изображение.
Тут будет реклама 1
Примеры:
– на уровне пациента: у пациентки с диагнозом злокачественного новообразования (ЗНО) молочной железы разметка проводится на основании маммографии и гистологического исследования;
– на уровне серии (у той же пациентки): маммография, прямая и боковая проекции;
– на уровне изображения: прямая проекция правой молочной железы.
2. Тип разметки: бинарная, мультикласс, мультилейбл.
Примеры:
– бинарная разметка: норма/патология;
– мультиклассовая разметка: норма/патология/технический дефект;
– мультилейбл разметка: лейбл «Признаки эмфиземы легкого», лейбл «Процент поражения легкого».
Тут будет реклама 2
3. Характер разметки: бинарная, категориальная, регрессионная.
Примеры:
– бинарная: наличие признаков патологии/отсутствие признаков патологии;
– категориальная: категория BI-RADS для маммографии;
– регрессионная: процент поражения легкого при COVID-19.
Контрольные вопросы
1. Какие бывают методы верификации данных?
2.
Тут будет реклама 3
Какие бывают виды разметки данных по диагностической ценности?
3. Как классифицируется разметка данных в зависимости от времени получения данных?
4. Перечислите параметры разметки.
5. Какие бывают уровни разметки данных? Приведите примеры.
Глава 2. ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ НАБОРОВ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ
Жизненный цикл – развитие системы, продукции, услуги, проекта или другой создаваемой изготовителем сущности – от замысла до вывода из эксплуатации.
Жизненный цикл данных – последовательность этапов, которую конкретная порция данных проходит от начального этапа создания или получения до момента архивации или удаления [6].
Тут будет реклама 4
Жизненный цикл наборов данных состоит из следующих этапов:
– инициирования;
– планирования;
– формирования;
– этап регистрации и публикации;
– использования;
– смены версии;
– удаления и архивации.
Последовательность и взаимосвязь этих этапов представлена на рисунке 3.
Мнения
О книге «Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
