Суждение. Как оценить результаты и ошибки? Atomwise и его клиенты установили критерии относительной значимости эффективности лечения и относительные издержки возможных побочных эффектов.
Результат. Каковы критерии успешно выполненной задачи? Для Atomwise это результаты теста. Привел ли он в итоге к созданию нового лекарства?
Входные данные. Какие данные необходимы для запуска прогностического алгоритма? Atomwise использует данные по характеристикам белков крови (или тканей) заболевшего органа (или организма в целом).
Обучающие данные. Какие данные требуются для обучения прогностического алгоритма? Atomwise применяет данные по аффинности связывания молекул и белков наряду с другими их характеристиками.
Данные обратной связи. Как усовершенствовать алгоритм посредством информации о результатах? Для улучшения будущих прогнозов Atomwise учитывает результаты тестов независимо от их успешности.
Искусственный интеллект на службе бизнеса (обновленное издание)
·
Ави Гольдфарб
