Группа апачи крю: Кто входит в состав Apache Crew? Где смотреть состав участников Апачи Крю?

«Стопроцентно жесткий лук»: вокалист The Flex о русских панк-группах

В субботу в клубе Punk Fiction выступит британская oi!-хардкор-группа The Flex с внушительным местным саппортом. Мы попросили вокалиста британцев Сэма Лейкока послушать девять русских панк-групп и сказать, что он о них думает. Подготовил: Константин Бургидзе Fatum — «Life Lost» Сэм Лейкок (вокалист The Flex): «Жесткие трэш-рифы с соляками и дайв-бомбами. Мне слышится влияние Sacrilege в куплетах, а гитарист тут охеревше шреддит. Это определенно лучшая группа из России (и вообще с востока), что я когда-либо слышал». Rat’s Eyes — «Wanker» «Rat’s Eyes – одна из моих любимейших песен Black Flag. Эти парни выдают прекрасное среднетемповое стомп-музло. Мы с ними виделись на Украине пару лет назад. Они напоминают мне, как по звуку, так и по стилю, многие британские банды последних лет – а это точно плюс». Apache – «Карелия для карел» «Мое первое знакомство с российски юф-крю, и я не разочарован! Нравится слушать различные виды хардкора не на своем родном языке, звучит круто!». Siberian Meat Grinder – «Walking Tall» «Во время интро думал, что дальше меня ждет дешевенький хэйр-метал, но я был приятно удивлен продолжением. Запоминающийся припев, крутые барабаны и четкие соло (стыренные строки из текстов House of Pain тоже кайф!)». Hellweed – «Marsh Full of Snakes» «Охуенно мощно! Менее двух минут и все в тему, да еще и двойной (а то и тройной) мош-момент в конце. Очень нравится». Kytowrath – «The Onslaught» «Слушая этот трек, сразу представляю участников группы в камуфляжных скам-штанах и мартенах – стопроцентно жесткий лук. Очень плотный метализированный хардкор с крутым вокалом и мощнейшим мош-куском в конце». Bandarlog – «Терапия др. Гильотена (28071794)» «Демонический вокал где-то на грани между GISM и Darkthrone с равноценно жуткими риффами – с нетерпением жду момента, когда смогу увидеть их живьем». Distress — «Враг государства» «Очень нравятся блэкметалические «дис-аккорды2 в куплетах – придают группе дополнительную мрачность. Хороший барабанщик, правильно использует бластбиты». «Людоед» – «Царство вечной ночи» «Все группы, чьи песни начинаются с басового интро и сэмплов грозы, сразу получают от меня плюсик». The Flex выступят в субботу, 17 февраля, в клубе Punk Fiction

Следующая новость

зачем Польша укрепляет вооружённые силы на востоке страны — РТ на русском

Короткая ссылка

21 сентября 2022, 07:01

Алексей Латышев, Владимир Дуюн, Алёна Медведева

Польская 18-я механизированная дивизия будет вскоре оснащена американскими танками Abrams и вертолётами Apache, заявил министр обороны страны Мариуш Блащак. По его словам, эта техника позволит создать на восточном направлении «заслон, который невозможно пробить». 18-ю дивизию, дислоцированную вблизи границы с Украиной и Белоруссией, начали создавать несколько лет назад, объясняя это «агрессивными действиями России». Аналитики констатируют, что подобная риторика — ключевой элемент текущей польской политики, на фоне которой Варшава в последние годы стала больше тратить на армию, фактически включившись в гонку вооружений.

Польша намерена оснастить дислоцированную на востоке республики 18-ю механизированную дивизию американскими танками Abrams и вертолётами Apache. Такое заявление во время учений «Медведь-22» сделал вице-премьер, министр национальной обороны Польши Мариуш Блащак.

«В учениях принимают участие прежде всего солдаты из 18-й механизированной дивизии — солдаты Железной дивизии, задача которых состоит в том, чтобы обеспечить безопасность нашей страны. Эта дивизия, организованная по американскому принципу, уже в скором времени будет оснащена Abrams и Apache. Мы видели, как действуют вместе Abrams и Apache. Они создают заслон, который невозможно пробить. Так именно и будет в случае 18-й дивизии. Это будет заслон, который закроет «Брестские ворота», — заявил Блащак.

Стоит отметить, что в феврале 2022 года Госдепартамент США одобрил продажу Варшаве 250 танков Abrams в версии M1A2 SEPv3, которую Блащак тогда назвал самой современной.

Сейчас же министр подчеркнул, что правительство страны «укрепляет и наращивает мощь Войска Польского» посредством увеличения его состава, создания новых военных единиц и оснащения их современным оружием. Он также напомнил о роли НАТО в обеспечении безопасности Польши. 

«Наше членство в Североатлантическом альянсе на самом деле выступает гарантией нашей безопасности, но наше членство в НАТО уже полное, раньше было иначе, раньше мы были предоставлены тому, что другие будут нас защищать. Сейчас Войско Польское настолько сильно — а оно будет ещё сильнее, — что Польша уже не только тот, кому требуется безопасность, но и тот, кто может её обеспечить», — отметил министр обороны.

Новая старая дивизия

О решении сформировать 18-ю механизированную дивизию Мариуш Блащак объявил в сентябре 2017 года, выступая в городе Седльце, где впоследствии был расположен штаб соединения. Любопытно, что поляки называют дивизию «железной», таким образом подчёркивая её историческую связь с соединением, которое принимало участие в Советско-польской войне 1919—1921 годов.

«Созданная в 2018 году дивизия ссылается на события, которые имели место в 1920 году, — на победоносную войну с большевиками, на Варшавскую битву. Среди этих войск как раз отличилась 18-я пехотная дивизия, которую позже назвали Железной дивизией», — отмечается на сайте польского МО.

• Визит премьер-министра Польши Матеуша Моравецкого в расположение 18-й дивизии в Седльце
• © Вооруженные силы Польши

В сообщении о создании дивизии на сайте Минобороны пояснялось, что развёртывание этого формирования стало реакцией на «агрессивную политику России», «аннексию Крыма» и «гибридные действия на востоке Украины».

В начале ноября 2018 года Мариуш Блащак утвердил график формирования дивизии, который разработал Генштаб страны. На первом этапе (2018—2021 гг.) должно было завершиться укомплектование командным и личным составом, на втором (2021—2022 гг.) — формирование новой бригады. На третьем (2023—2026 гг.) предполагалось обеспечить полную боеспособность соединения. На сайте ведомства указано, что степени полной боеготовности дивизия достигла уже в 2021 году.

Также по теме

Попытка исторического реванша: что стоит за сообщениями о планах Польши ввести своих «миротворцев» на Западную Украину

Вашингтон и Варшава прорабатывают планы установления военно-политического контроля Польши над областями Западной Украины, заявил глава…

По информации Минобороны Польши, в состав дивизии входят танковая, стрелковая и механизированная бригады, полк материально-технического обеспечения и командный батальон. В будущем в подразделение войдут зенитный и артиллерийский полки, а также разведывательный батальон.

Согласно ранее публиковавшейся информации, в «мирное время» дивизия должна насчитывать 7,8 тыс. человек: 750 офицеров, 2160 унтер-офицеров и 4860 рядовых. При необходимости численность соединения может быть увеличена вдвое за счёт резервистов.

Стоит отметить, что создание 18-й дивизии — не единственный шаг по укреплению военного потенциала, который Польша предприняла в последние годы. В марте 2022 года Варшава приняла закон «О защите Отечества», по которому военный бюджет страны в этом году должен составить 2,2% от ВВП, а в 2023-м — 3%.

Численность вооружённых сил при этом должна быть доведена до 250 тыс., а войск территориальной обороны — до 50 тыс. Таким образом общая численность вооружённых сил будет увеличена в два раза: на момент принятия закона Польша располагала 115,5 тыс. профессиональных солдат и 32 тыс. бойцов теробороны.

В июне 2022 года Блащак заявил, что Варшава дополнительно создаст ещё две дивизии, которые будут размещены в центральной части страны.  

«Следуют курсу США»

По мнению экспертов, слова руководства Польши о «российской агрессии», которая якобы стала причиной создания новой дивизии, не соответствуют действительности.

«Мнимая русская угроза — краеугольный камень польской политики. Но всё это лишь скрывает за собой попытку воссоздания польской империи. Поэтому в реальности скорее это Польша при такой политике будет опасна для России, а не наоборот», — заявил в комментарии RT военный эксперт Владислав Шурыгин.  

• Участники учений «Медведь 22» в Польше
• © Вооруженные силы Польши

По словам военного эксперта, полковника в отставке Виктора Литовкина, подобная риторика также преследует определённые геополитические цели.

«Никто на Польшу нападать не собирается. Все подобные заявления — это просто сотрясание воздуха и попытка заработать политические очки у своего куратора — США», — заявил собеседник RT.

В свою очередь, эксперт РИСИ Сергей Ермаков отметил, что Польша в военном и во внешнеполитическом вопросах традиционно следует в фарватере политики США. По его мнению, наращивание Варшавой военного потенциала следует рассматривать именно с этой точки зрения.

Также по теме

«Ключевой фактор — политический»: зачем страны Прибалтики и Польша ввели запрет на въезд россиян

Вступил в силу запрет на въезд граждан России с шенгенскими визами в Эстонию, Латвию, Литву и Польшу. Исключения будут делаться только…

«Они следуют курсу США, и мы видим, что Польша предпринимает попытки нарастить свои вооружения, предоставляет свои территории для развёртывания американских вооружённых сил. Как известно, там теперь базируются штабные структуры 5-го армейского корпуса США. Фактически это возврат к временам холодной войны, когда отдельные страны НАТО активно включались в гонку вооружений», — заявил аналитик в разговоре с RT.

При этом он не исключил вариант, при котором Польша гипотетически может задействовать 18-ю дивизию на территории Украины. О проработке Варшавой и Вашингтоном планов ввода войск на Западную Украину сообщал ранее директор Службы внешней разведки РФ Сергей Нарышкин.

«Несмотря на агрессивную риторику, поляки будут придерживаться коалиционной позиции НАТО. Альянс пока избегает прямого вовлечения в кризис на Украине. Поэтому сейчас поляки вряд ли попытаются действовать таким образом. Но гипотетически такая ситуация не исключена, учитывая, что НАТО принимает беспрецедентные усилия по наращиванию своего военного потенциала в регионе», — заявил Ермаков.

Вместе с тем аналитики отметили, что пока сложно оценить реальную боеспособность 18-й дивизии.

«Все эти бравурные заявления о том, что это непреодолимое препятствие, надо воспринимать как пиар польского военного руководства и вообще Польши. При этом нужно понимать, что отдельная дивизия, конечно же, не может быть непреодолимым препятствием. И это прекрасно понимают и в Брюсселе, и в Варшаве», — заключил Ермаков.

Инженер данных | Cru

Местонахождение: Hybrid (Орландо, Флорида, офис и удаленная работа)

Зарплата: По договоренности, полный рабочий день

Cru уже давно является пионером мировых христианских миссий. Мы ищем самых талантливых людей со страстью и горячим желанием увидеть, как Евангелие Иисуса Христа возвещается народам. В Cru наш отдел цифровых продуктов и услуг создает и внедряет инновационные технологические решения для всемирной Церкви, которые помогают воспитывать учеников. Мы называем это цифровыми миссиями.

Кого мы ищем

Мы ищем старшего инженера по данным, который увлечен данными и любит расширять возможности аналитиков для эффективного создания информационных панелей, задающих направление. Вы бы предпочли потратить часы на разработку многократно используемой системы для импорта данных, чем несколько минут на извлечение одной таблицы? Вас больше интересует создание решений, а не просто устранение проблем? Вы глубоко заботитесь о таких вещах, как качество и безопасность данных? Считаете ли вы, что слово «нормальный» переоценено? Вы видите данные вместо драконов в Облаке? Часто встречающиеся «озера» заполнены байтами вместо баса?

Если вы отвечаете «да» на все вышеизложенное и желаете быть неотъемлемой частью выполнения Великого поручения, сделать Иисуса известным до края земли, мы, вполне возможно, ищем вас!

О группе специалистов по обработке и анализу данных

Вы будете работать непосредственно с нашей группой по анализу и обработке данных. Наша команда отвечает за интеграцию и преобразование терабайтов данных из множества разрозненных локальных и облачных источников данных. Наши базы данных включают Oracle, Google BigQuery и Amazon RedShift, и мы извлекаем данные из корпоративных систем, социальных сетей, аналитических систем и т. д.

В состав нашей команды входят специалисты по данным и специалисты по данным старшего уровня, и мы тесно сотрудничаем с аналитиками данных во всем министерстве. Мы сплоченная команда — наши дата-инженеры работают вместе уже более десяти лет! Мы любим работать вместе, смеяться вместе и молиться вместе.

Никто из нашей команды не пришел сюда работать случайно. Все наши сотрудники сделали четкий выбор, чтобы ответить на Божий призыв в своей жизни, оставив успешные должности в различных отраслях, чтобы объединиться и прославить Иисуса с помощью цифровых решений.

Чем вы будете заниматься

• Поддержка аналитиков данных, специалистов по данным и других потребителей данных для предоставления им больших, сложных наборов данных для принятия решений
• Создание, планирование, обслуживание и отладка процессов ETL и ELT
• Очистка данных и обработка данных для подготовки структурированных и неструктурированных данных для различных способов потребления, включая AI, ML, статистические модели, анализ, информационные панели и т. д.
• Сбор конкретных требований и предложение решений
• Предоставление наставничества менее старшим инженерам по передовым методам кодирования и решению проблем
• Устранение неполадок и отладка
• Оптимизация производительности
• Быть в курсе новых технологических тенденций
• Практическое обучение от старших членов команды
• Обучение на конференциях
• Пить и готовить кофе
• Посещение корпоративов

Необходимые навыки

• Подтвержденный опыт работы инженером по обработке данных
• Большой опыт работы с корпоративными базами данных и инструментами ETL
• Сильный технический опыт работы со сложными потоками ETL/ELT и конвейерами данных
• Глубокие знания современных языков программирования и платформ, таких как Python, Oracle, Google Cloud Platform, R, SQL, Scala
• Всестороннее знание принципов проектирования и архитектуры Modern Data Warehouse
• Знание принципов моделирования данных
• Способность работать в команде и при этом работать независимо
• Сильные навыки управления проектами, включая способность работать независимо, а также координировать и определять приоритетность нескольких задач
• Отличное устное и письменное общение
• Должен иметь высокий уровень навыков межличностного общения для обработки деликатных/конфиденциальных ситуаций и информации

Будет плюсом, если у вас есть опыт работы с

• Apache Airflow или GCP Composer
• Геопространственные запросы
• Снегоочиститель

Требования

• Глубокая любовь к Иисусу Христу
• Глубокое желание поделиться Евангелием с миром
• Готовность получать и отвечать на отзывы (это не личное)
• Проживает или хочет переехать в Орландо, Флорида
• Степень бакалавра в области компьютерных наук или соответствующей области
• Диплом средней школы

Льготы

Мы предлагаем комплексный пакет льгот.

CRU · Машинное обучение в медицине

Группа клинических исследований предоставляет план использования машинного обучения в медицине

Группа методов и аналитики — Зара Аминолройя, под руководством Корда Летеб

Применение машинного обучения ( ML) для решения проблем в области медицины, а отрасль здравоохранения растет день ото дня. Отдел клинических исследований предоставил следующую статью, в которой объясняется разница между машинным обучением и статистикой, шаги по использованию машинного обучения и различные применения машинного обучения в области медицины.

Введение. Машинное обучение в сравнении со статистикой

Машинное обучение делает здравоохранение умнее, но старая статистика по-прежнему занимает свое место в аналитике здравоохранения. Существуют разные критерии выбора между машинным обучением и статистической аналитикой, такие как цель аналитики, размер данных, количество переменных и так далее.

Машинное обучение и статистическое обучение почти связаны во многих аспектах и ​​более или менее одинаковы, но они рассматривают одну и ту же проблему с разных точек зрения:

Статистика: Статистика определяется как изучение сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных.
Машинное обучение: Машинное обучение дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования.

Ниже приводится сравнение этих двух методов, основанное на цели анализа данных.

Машинное обучение

Статистическое моделирование

Акцент на прогнозировании Акцент на результатах посредством прогнозирования Акцент на переобучении, но не на сложности модели Акцент на производительности Обобщаемость достигается за счет производительности на новых наборах данных Обычно модель суперпопуляции не указывается 9002 9 Обеспокоенность производительностью и надежностью Используется для задач со многими переменными Используется, когда набор данных большой

Акцент на вывод/объяснение суперпопуляции Акцент на априорную гипотезу Более простые модели предпочтительнее сложных (экономия), даже если более сложные модели работают немного лучше Акцент на интерпретируемости параметров интересующая совокупность Обеспокоенность производительностью и надежностью Используется для задач с несколькими переменными Используется при небольшом наборе данных

Статистические модели часто легче интерпретировать, и они подходят для описания биологических взаимосвязей, когда признаки имеют в основном аддитивный эффект. Машинное обучение подходит для прогнозирования и принятия решений в отношении новых данных. ML перспективен в областях, которые не являются традиционными «табличными данными», такими как изображения.

Формулировка

Формулировка машинного обучения и статистического моделирования отличается даже при одинаковой конечной цели.

В статистической модели мы в основном пытаемся оценить функцию f в:
Зависимая переменная ( Y ) = f (независимая переменная) + функция ошибки

Машинное обучение убирает детерминированную функцию «f» из уравнения. Это просто становится следующим:
Output(Y) —— > Input (X)

Он попытается найти карманы X в n измерениях (где n — количество атрибутов), где появление Y значительно отличается.

Язык

Основное различие между статистикой и машинным обучением заключается в их языках. Некоторые термины могут иметь одинаковое значение в статистике и машинном обучении, но на разных языках:

9 0141 График/сеть

Машинное обучение	Статистика
Образец/экземпляр	Субъект/наблюдение
Цель	Переменная результата
Обучение	Оценка
Пример/пример	Точка данных
Обучение с учителем	Регрессия
Softmax	Полиномиальная регрессия
Обучение с учителем	Классификация
Признак	Ковариаты
Метка	Ответ
Модель
Веса	Параметры
Обобщение	Производительность тестового набора
Потери	Логарифм правдоподобия
Шум	Ошибка измерения
Горячее кодирование	Фиктивное кодирование
Точность	Положительное прогностическое значение
Матрица путаницы	Таблица непредвиденных обстоятельств 901 62
Наземная правда	Золотой стандарт

Большие и малые данные

Для повышения производительности моделям машинного обучения требуется больше данных, чем статистическим моделям. Мощные прогностические модели, такие как нейронные сети и случайные леса, обычно используют наборы данных в масштабе от тысяч до миллионов для обеспечения подходящей производительности. Напротив, статистические модели часто могут делать выводы и делать прогнозы на основе сотен наблюдений 9.0005

Много или мало переменных

Модели машинного обучения выбирают между переменными в зависимости от их значимости для результата, но статистические модели, как правило, не похожи на модели машинного обучения. На самом деле, когда переменных-предикторов больше, чем наблюдений (например, при использовании статуса многих генов в качестве предикторов), статистические модели полностью терпят неудачу, в то время как модели машинного обучения работают без фаз.

Машинное обучение шаг за шагом

При использовании машинного обучения для решения проблемы важно ознакомиться с различными областями машинного обучения. Каждая область включает разные темы:

Теперь давайте рассмотрим одну из дорожных карт по применению машинного обучения для решения конкретной проблемы. Выбор подходящего алгоритма машинного обучения для решения задачи зависит от различных факторов, таких как характер данных, время вычислений и т. д.

В следующих разделах обсуждаются важные концепции, относящиеся к различным этапам выбора алгоритмов машинного обучения.

Обучение с учителем и обучение без учителя

Обучение с учителем

При обучении с учителем помеченный набор данных готов к обучению. На самом деле известно, как должен выглядеть результат.

Проблемы обучения с учителем в широком смысле подразделяются на проблемы регрессии и классификации.

Задача регрессии

В задаче регрессии результаты прогнозируются в рамках непрерывного вывода, что означает, что мы пытаемся сопоставить входные переменные с некоторой непрерывной функцией. Метрики, которые обычно минимизируются/максимизируются на этапе подбора модели для задач регрессии, — это среднеквадратическая ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE), R ² и т. д.

Наиболее популярные алгоритмы регрессии:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Полиномиальная регрессия
• Пошаговая регрессия
• Регрессия гребня
• Регрессия Лассо
• Регрессия ElasticNet

Задача классификации

В задаче классификации входные переменные делятся на дискретные категории. Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из наблюдаемых значений. Учитывая один или несколько входных данных, модель классификации попытается предсказать значение одного или нескольких результатов. Метрики, которые обычно минимизируются/максимизируются в задачах классификации, — это частота ошибочных классификаций, площадь под кривой рабочих характеристик приемника (AUROC или AUC), оценка F1, чувствительность, специфичность и т. д.

Существует два типа классификационного анализа:

1. Биномиальная классификация
2. Мультиклассовая классификация

Биномиальная классификация

классификация элементов заданного множества на две группы
Популярные алгоритмы : Лассо-логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, байесовские сети, метод опорных векторов, нейронные сети

Мультиклассовая классификация

Многоклассовая классификация — это задача классификации с более чем двумя классами.
Популярные алгоритмы: Полиномиальный логит, Деревья решений, Случайный лес, Байесовские сети, Метод опорных векторов, Нейронные сети, Ближайший сосед

На следующем рисунке показана разница между классификацией и регрессией: алгоритм машинного обучения, используемый для получения выводов из наборов данных, состоящих из входных данных без помеченных ответов. Наиболее распространенным методом обучения без учителя является кластерный анализ, который используется для исследовательского анализа данных для поиска скрытых закономерностей или группировки данных. Кроме того, уменьшение размерности рассматривается как обучение без учителя, при котором переменные данных сокращаются на основе отношений между наборами данных.

Алгоритмы кластеризации

Наиболее популярные алгоритмы кластеризации:

• Методы разделения
• Иерархическая кластеризация
• Нечеткая кластеризация
• Кластеризация на основе плотности 9 0030
• Кластеризация на основе модели

На рисунке ниже показана разница между иерархической и неиерархические кластеризации.

Уменьшение размеров

Некоторые переменные (признаки) являются избыточными или нерелевантными в соответствии с прогнозом. С уменьшением размерности можно определить истинную связь между функциями и результатом.

Алгоритмы ML

• Полиномиальная регрессия
• Лассо
• Кластеризация K-средних
• Логистическая регрессия
• Дерево решений
• Нейронная сеть 9 0030
• Метод опорных векторов
• Байесовская сеть

Описание

Полиномиальная регрессия — это форма регрессионного анализа, в котором связь между независимой переменной x и зависимой переменной y моделируется как полином n-й степени по x. 93. Время выполнения алгоритмов сильно зависит от различных факторов, таких как оборудование, оптимизация и т. д. Например, в системах на основе правил в распределенной среде они могут запускать алгоритмы логистической регрессии для данных объемом 100 ГБ на 100 компьютерах менее чем за 70 с.

Интерпретируемость

Регрессии интерпретируемы. 2 𝑛.

Интерпретируемость

Интерпретируемость снижается, если цель зависит от множества признаков

Описание

Алгоритмы K-средних могут использоваться для разделения точек данных набора данных на кластеры на основе ближайших средних значений. Чтобы определить оптимальное разделение ваших точек данных на кластеры, чтобы расстояние между точками в каждом кластере было минимальным, алгоритмы кластеризации k-средних были бы подходящими. В термине k-средних k обозначает количество кластеров в данных.

Требование к данным

Тип данных, наиболее подходящий для кластеризации K-средних, это числовые данные с относительно меньшим числом измерений.

Сложность

K-среднее — сложная задача NP. O(kn) для каждой итерации, где k = no. кластера, n = нет. точек. Например, на основе улучшенного мини-пакетного алгоритма K-средних, основанного на Mapreduce с большими данными, время обработки 1 миллиона данных составляет 100 с, а 9 миллионов — около 400 с.

Интерпретируемость

Группы данных распознаются после кластеризации.

Описание

Логистическая регрессия является подходящим регрессионным анализом для проведения, когда зависимая переменная является дихотомической (бинарной). Как и все регрессионные анализы, логистическая регрессия является прогностическим анализом. Логистическая регрессия используется для описания данных и объяснения взаимосвязи между одной зависимой бинарной переменной и одной или несколькими независимыми переменными номинальных, порядковых, интервальных или относительных уровней.

Требование к данным

Логистическая регрессия не требует линейной зависимости между зависимыми и независимыми переменными. Кроме того, члены ошибки (остатки) не должны быть нормально распределены. Наконец, зависимая переменная в логистической регрессии не измеряется по шкале интервалов или отношений.

Сложность

Сложность обучения методам логистической регрессии с оптимизацией на основе градиента: O((f+1)csE), где:

• f — количество признаков (+1 из-за смещения). Умножение каждого признака на его вес (foperations, +1 за смещение). Еще f + 1 операций для их суммирования (получения прогноза). Использование градиентного метода для улучшения весов учитывает то же количество операций, поэтому в сумме мы получаем 4* (f+1) (два для прямого прохода, два для обратного), что равно O(f+1).
• c — количество классов (возможных результатов) в вашей логистической регрессии. Для бинарной классификации это единица, поэтому этот термин отменяется. Каждому классу соответствует свой набор весов.
• с — количество выборок в вашем наборе данных, я думаю, это довольно интуитивно понятно.
• E – количество эпох, в течение которых вы готовы запустить градиентный спуск (полный проход через набор данных)

Примечание. Эта сложность может меняться в зависимости от таких вещей, как регуляризация (еще одна операция c), но идея, стоящая за этим, выглядит следующим образом. .

Интерпретируемость

Формулировка логистической регрессии в терминах логарифмических шансов является фундаментальной причиной, по которой коэффициенты логистической регрессии не поддаются интерпретации. логистическая регрессия не является полностью черным ящиком: предположение о линейности означает, что вы можете сравнить относительное влияние ковариат по их коэффициентам (при условии, что вы правильно масштабировали ковариаты). И влияние изменения ковариаты зависит только от текущей оценочной вероятности и величины изменения (в более сложных моделях оно может зависеть от текущих значений всех ковариат).

Описание

Дерево решений — это инструмент поддержки принятия решений, использующий древовидную модель решений и их возможных последствий, включая случайные исходы событий, затраты ресурсов и полезность.

Требования к данным

Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.

Сложность

Пусть 𝑁 = количество обучающих примеров, 𝑘= количество признаков и 𝑑 = глубина дерева решений. Временная сложность для деревьев решений находится в 𝑂(𝑁𝑘𝑑) .

Интерпретируемость

Это легко интерпретируется. Наблюдаются различные решения.

Описание

Нейронная сеть представляет собой набор алгоритмов, которые пытаются распознать основные взаимосвязи в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга.

Требование к данным

Требуется большой большой набор данных.

Сложность

Сложность изучения 𝑚 примеров, каждый из которых повторяется 𝑒 раз, а 𝑤 — количество весов, равна (𝑤∗𝑚∗𝑒).

Интерпретируемость

Нейронные сети не считаются интерпретируемыми.

Описание

Метод опорных векторов (SVM) — это дискриминативный классификатор, формально определяемый разделяющей гиперплоскостью. Другими словами, учитывая помеченные обучающие данные (обучение с учителем), алгоритм выводит оптимальную гиперплоскость, которая классифицирует новые примеры.

Требование к данным

Данные должны быть числовыми.

Сложность

Линейный SVM имеет сложность предсказания 𝑂(𝑑), где 𝑑 – это число входных измерений, поскольку это всего лишь один внутренний продукт. Ниже показано время выполнения алгоритмов SVM в зависимости от количества наборов данных.

Интерпретируемость

Линейные SVM также можно интерпретировать, как и любую другую линейную модель, поскольку каждая входная функция имеет вес, который напрямую влияет на выходные данные модели. Нелинейные SVM частично поддаются интерпретации, поскольку они сообщают вам, какие обучающие данные подходят для прогнозирования, а какие нет. Это невозможно для других методов, таких как случайные леса или глубокие сети.

Описание

Байесовские сети — это тип вероятностной графической модели, в которой для вычисления вероятности используется байесовский вывод. Байесовские сети нацелены на моделирование условной зависимости и, следовательно, причинно-следственной связи путем представления условной зависимости ребрами в ориентированном графе. Благодаря этим отношениям можно эффективно делать выводы о случайных величинах на графике с помощью факторов.

Требование к данным

Данные должны быть категоричными.

Сложность

Это NP сложно.

Интерпретируемость

Байесовские сети можно интерпретировать визуально.

Инструменты

Некоторые инструменты машинного обучения и интеллектуального анализа данных, требующие минимального опыта, включают:

Для работы с более мощными инструментами, как показано ниже, требуется некоторый опыт интеллектуального анализа данных и программирования:

Интерпретируемость vs. Точность

Существует компромисс между точностью предсказания модели и простотой интерпретации модели. Например, линейная регрессия — это простая модель с несколькими параметрами, которую легко интерпретировать. Однако он может не иметь достаточной предсказательной силы для конкретных случаев использования. С другой стороны, такие модели, как нейронные сети с миллионами параметров, часто очень эффективны для прогнозирования. Однако эти сложные модели не всегда имеют смысл для бизнеса, и клиентам будет сложно объяснить, как модели принимают решения.

Важно довести проект до бизнес-клиента и завоевать доверие к алгоритмическим подходам. Существуют разные способы повысить понятность результатов машинного обучения для пользователя клиента. Один из них — объяснить, как различные входные данные влияют на производительность модели.

Машинное обучение в медицине

Цель исследования

В области медицины существуют разные исследовательские цели, и машинное обучение предлагает разные методы для решения проблем в каждой области:

Диагностика

Медицинская диагностика — это процесс определения того, какое заболевание или состояние объясняет симптомы и признаки человека. Машинное обучение используется для диагностики рака, пневмонии и других заболеваний, и при достаточном количестве надежных наборов данных оно часто точнее и быстрее ставит диагноз, чем настоящие врачи. Диагностические задачи могут быть решены классификационными методами. Например, на изображении ниже показана высокая производительность алгоритма при обнаружении рака легких

9. 0110 Prediction

Предиктивная аналитика — это процесс изучения исторических данных с целью прогнозирования будущего (или любого неизвестного). В сфере здравоохранения прогнозная аналитика позволит принимать наилучшие решения. Проблемы прогнозирования могут быть решены методами классификации или регрессии.

Частота

Частота используется в эпидемиологических измерениях для описания случаев заболевания. Частотные проблемы могут быть решены методами регрессии.

Ассоциация

Ассоциация — это статистическая взаимосвязь между двумя или более событиями, характеристиками или другими переменными, например связь между воздействием X и влиянием на здоровье Y, которая может не подразумевать причину и следствие. Проблемы ассоциации могут быть решены методами регрессии.

Поиск похожих групп

Кластеризация может использоваться для поиска похожих групп различных элементов, и это процесс анализа, изучения взаимосвязей и теоретической организации текущих знаний в области исследования для добавления к существующей базе знаний и генерировать дополнительные вопросы для исследования. Для поиска похожих групп можно использовать методы кластеризации. Например, на изображении ниже показан анализ тепловой карты данных микрочипа, показывающий иерархическую кластеризацию дифференциально экспрессируемых генов.

Типы данных о здоровье

Количество оцифрованных данных о здоровье и самочувствии увеличивается день ото дня, что дает возможность анализировать данные с помощью методов науки о данных и машинного обучения. Для анализа данных из-за сложности состояния человека данные, относящиеся к пациенту, часто извлекаются и объединяются из нескольких источников и должны анализироваться с разных сторон. Объединение данных из различных ресурсов, таких как больницы, поликлиники и т. д., способствует получению ценных знаний. С увеличением размера данных следует рассмотреть некоторые подходы к большим данным в сочетании с алгоритмами машинного обучения для решения проблемы.

Ниже приведена организация типов данных, относящихся к различным источникам здоровья и хорошего самочувствия.