設計端到端機器學習案例

端到端機器學習

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

個案研究

  • 預測心臟疾病
  • 目標:協助心臟科醫師決策

CardioCare

醫師與病患

1 Image source: https://www.flaticon.com/free-icons/doctor
端到端機器學習

模型的角色

  • 模型能提供「資訊」,但不該「做出」決策
  • 在醫療情境中特別重要

 

一個流程圖,顯示以病患資料進行二元分類:有心臟疾病/無心臟疾病

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機器學習生命週期

  一個流程圖,顯示機器學習生命週期:問題理解、資料收集與前處理、模型開發與調校、模型評估、部署,以及監控;隨著系統精進循環往復

端到端機器學習

理解終端使用者需求

準確度

  以飛鏢靶比喻準確度

可靠性

  以鍊條比喻可靠性

安全性

  以鎖頭比喻安全性

可解釋性

  以放大鏡比喻可解釋性與深入檢視

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資料收集

  • 收集相關資料
    • 公司內部私有資料集
    • 公開資料集

 

  • 理解資料與情境
    • 表徵與量測
    • 可能偏誤

一張圖示,顯示資料收集流程:從專有或公開資料集中擷取相關電子病歷

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一起來練習吧!

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