Проектирование комплексного сценария машинного обучения

Сквозное машинное обучение

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

Пример из практики

• Прогнозирование сердечных заболеваний
• Цель: поддержка принятия решений кардиологами

¹ Image source: https://www.flaticon.com/free-icons/doctor

Роль модели

• Модели могут информировать, но не должны принимать решения
• Особенно важно в здравоохранении

 

Жизненный цикл машинного обучения

 

Понимание требований конечных пользователей

Точность

 

Надёжность

 

Безопасность

 

Интерпретируемость

 

Сбор данных

• Сбор релевантных данных
  • Закрытый набор данных компании
  • Открытый набор данных

 

• Понимание данных и контекста
  • Представление и измерение
  • Возможные смещения

Давайте потренируемся!

Сквозное машинное обучение