Искусственный интеллект в здравоохранении. Коллектив авторов
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Искусственный интеллект в здравоохранении - Коллектив авторов страница 4
Название: Искусственный интеллект в здравоохранении
Автор: Коллектив авторов
Издательство: Санкт-Петербургский государственный университет
isbn: 978-5-288-06386-2
isbn:
Наиболее популярными для внедрения ИИ считаются отрасли рекламы, маркетинга, торговли, банковского дела, страхования, промышленности, военного дела. Однако довольно быстро технологии ИИ добрались и до медицины. Стремительное развитие технологий на основе ИИ сопровождается существенным ростом как государственных, так и частных инвестиций в их развитие, а также в разработку прикладных технологических решений. По оценкам международных экспертов, инвестиции в такие технологии выросли с 2020 по 2021 г. более чем в два раза, составив около 67 млрд долл. США[5]. При этом интерес инвесторов к рынку технологий ИИ в здравоохранении – один из самых высоких (рис. 3).
Рис. 3. Рост инвестиций в технологии ИИ. Источник: [State of Al 2021 Report/ CBINSIGHTS. March 9. 2022. https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2021/(дата обращения: 22.10.2022), 2022].
Ведущие мировые технологические гиганты (Facebook[6], Google, Amazon, Apple, Microsof) вкладывают огромные денежные средства в разработку технологий ИИ для применения в своей бизнес-нише.
В России ИИ также активно развивается. Разработанные технологические решения на основе ИИ (например, компьютерное зрение и обработка естественного языка) уже сейчас обладают значительной коммерческой привлекательностью и высоким экспортным потенциалом на мировом рынке.
§ 3. Наборы данных для обучения и тестирования алгоритмов искусственного интеллекта
Разработка любой системы ИИ базируется на обработке и использовании определенного набора данных. Чем больше данных обработает алгоритм ИИ, тем более точно и корректно он сможет формулировать выводы на их основе. На этапах тестирования и эксплуатации системы структура и свойства набора данных также играют ключевую роль.
Подготовка набора данных включает определенные процедуры (рис. 4).
Рис. 4. Процесс подготовки набора данных для обучения и тестирования систем ИИ. Источник: [Национальный стандарт РФ ГОСТ Ρ 59921.5…].
Подробнее рассмотрим основные процедуры. Задачи подготовки набора данных должны быть определены проблемой, целью создания системы ИИ, должны включать определение предметной области и выбор методов обработки данных. Например, в случае контролируемого машинного обучения алгоритм ИИ наблюдает набор размеченных данных и обучается функции, позволяющей предсказывать аннотацию для новых входных данных. Возможными типами задач контролируемого машинного обучения являются классификация и регрессия (аппроксимация и предсказание значения непрерывных параметров какого-либо объекта). При регрессии аннотация может принимать любое действительное значение, не ограничиваясь конечным набором категорий как при классификации.
В случае неконтролируемого машинного обучения алгоритм распознает паттерны (структуру) в неразмеченных данных. Возможными типами задач неконтролируемого СКАЧАТЬ
State of AI 2021 Report / CBINSIGHTS. March 9. 2022. https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2021/ (дата обращения: 22.10.2022)
Meta признана экстремистской организацией в Российской Федерации.