Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2019/20 kevad
  3. Tehisintellekti Algkursus (LTAT.TK.013)
EN
Logi sisse

Tehisintellekti Algkursus 2019/20 kevad

Küsimuste ja/või probleemide korral kirjutage: ti@ut.ee

  • AVALEHT 2021
  • AVALEHT 2020
  • Kursuse korraldus 2020
  • 1. OSA. Sissejuhatus tehisintellekti
  • 2. OSA. Masinõpe
  • 3. OSA. Masinnägemine
  • 4. OSA. Isejuhtivad autod
  • 5. OSA. Keeletehnoloogia
  • 6. OSA. Ärianalüütika
  • 7. OSA. Inimese ja roboti interaktsioon
  • 8. OSA. Tehismõistus meditsiinis
  • Viited ja kirjandus

Iseseisev töö 11

Võrdleme kahte mudelit, mis ennustavad patsiendi intensiivravi vajamise tõenäosust. Üks on klassikaline logistilise regressiooni põhine mudel, mille sisendiks on patsiendi vanus, sugu, diagnoos ning olulisemad kaasuvad haigused. Iga tunnuse mõju ja olulisus on mudeli kasutajale teada. Teine mudel põhineb kõigil kättesaadavatel töötlemata terviseandmetel, millele on rakendatud sügavaid närvivõrke, nagu kirjeldatud eelpool toodud näites. Saadud mudel annab treenimiseks kasutatud konkreetse USA haigla andmetel väga täpseid tulemusi (märgatavalt paremaid kui esimene mudel). Samas on mudel väga keeruline ja otsustusprotsessi on raske kirjeldada.

  1. Kumba mudelit eelistaksid kasutada USAs, sama osariigi mõnes teises haiglas? Mõnes Londoni haiglas? Hiiumaa haiglas?
  2. Mis on lihtsama logistilisel regressioonil põhineva mudeli eelis teise mudeli ees?

Vastus

1.-2. Kasutaja saab aru, kuidas mudel töötab ning oskab ka hinnata, miks konkreetse patsiendi puhul ei pruugi tulemus olla adekvaatne. Mudeli rakendamiseks pole vajalik kogu meditsiiniajalugu, seega seda on võimalik rakendada ka olukorras, kus arvutisüsteemid pole kättesaadavad või patsiendi ajalugu on puudulik.

  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused