Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2019/20 spring
  3. Artificial Intelligence Entry-level Course (LTAT.TK.013)
ET
Log in

Artificial Intelligence Entry-level Course 2019/20 spring

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.

  • Institute of Computer Science
  • Faculty of Science and Technology
  • University of Tartu
In case of technical problems or questions write to:

Contact the course organizers with the organizational and course content questions.
The proprietary copyrights of educational materials belong to the University of Tartu. The use of educational materials is permitted for the purposes and under the conditions provided for in the copyright law for the free use of a work. When using educational materials, the user is obligated to give credit to the author of the educational materials.
The use of educational materials for other purposes is allowed only with the prior written consent of the University of Tartu.
Terms of use for the Courses environment