Одна голова хорошо, а две лучше. Особенно, если одна из них использует машинное обучение

Клинические психологи из Монреальского университета доказали, что использование машинного обучения может помогать в постановки диагноза и назначения лечения.

Они провели исследования на 1024 пациентах и доказали, что созданная ими система принятия решения по лечению поведенческих проблем на базе машинного обучения помогает выбирать лучший путь лечения и дополняет врачебный подход, помогая реальным людям.

«Медицинские работники и специалисты в области образования часто расходятся во мнениях относительно эффективности поведенческих вмешательств, которые могут привести к тому, что люди не получат адекватного лечения», – сказал Лановаз, доцент, возглавляющий лабораторию прикладных поведенческих исследований в Школе психообразования UdeM.

После сбора информации от пациентов, исследователи сравнили заключения, сделанные в каждом случае пятью специалистами по поведенческому анализу с докторской степенью, с выводами, полученными с помощью компьютерной модели, разработанной двумя учеными.

Пятеро профессионалов приходили к одним и тем же выводам примерно в 75% случаев. Что еще более важно, результаты машинного обучения давали меньше ошибок при назначении лечения, чем все профессионалы. Исследователи ставят перед собой цель использовать машинное обучение для облегчения работы профессиональных врачей, а не для их фактической замены, а также делать назначение курсов лечения более последовательным и предсказуемым.

А что мешает обычному человеку разбираться в создании таких систем? Ничего! Ведь у вас прямо под рукой есть курс, который поможет вам в этом.

Большому кораблю — серьезный курс: «Управление AI/ML продуктами». Благодаря этому курсу вы научитесь:
— Управлять командой Data Science-специалистов и ML-инженеров.
— Внедрять в продуктовые решения прогнозирующие механизмы.
— Разрабатывать ТЗ, ставить задачи по разметке данных.
— Разбираться в совокупности методов машинного обучения.
— Прототипировать, тестировать и улучшать ИИ-продукт.
— Разрабатывать Data Science-модели.
— Разбираться в возможностях естественного языка.
— Выстраивать архитектуру систем машинного обучения.
— Сравнивать производительность моделей по метрикам.

Машина обучения подчиняется только вам. Бросайте топливо ваших идей в реактор искусственного интеллекта для реализации задуманного. Помогать осваивать направление будет координатор курса. Наставник даст вам в руки все необходимые инструменты. А карьерный специалист поможет вам найти своё место в ИТ-компаниях.

Скидка 40% в сентябре.
Оставьте заявку и получите 2 видеоматериала бесплатно.