Бинарная классификация: как работает логистическая регрессия

Недавно мне предстояло написать реализацию LogisiticRegression для одного проекта в Школе 21, так что было необходимо разложить всё по полочкам и разобраться в бинарной классификации в целом. Хочу поделиться также этой информацией здесь, потому что не нашла статьи, которая была бы понятна и обширна лично в моём случае.

https://habr.com/ru/articles/994376/

#ml #логистическая_регрессия #линейная_регрессия #бинарная_классификация #roc_auc #gini_coefficient #бернулли #сигмоида #градиентный_спуск #sgd

Метрики качества оценки вероятностей в бинарной классификации: опыт из ФинТеха

Бинарная классификация — одна из ключевых задач машинного обучения, но в реальных приложениях часто важно не только определить класс, но и понять, с какой вероятностью модель принимает решение. Как проверить точность вероятностных предсказаний? В статье обсуждаются специализированные инструменты для оценки качества вероятностных прогнозов, ключевые метрики и их интерпретация. Материал будет полезен для практиков, стремящихся повысить точность и объяснимость своих моделей.

https://habr.com/ru/articles/864794/

#классификация #roc_auc #pr_auc #calibration #ml #Оценка_вероятностей #Log_Loss #HosmerLemeshow #Качество_классификации #бинарная_классификация

Оценка точности искусственного интеллекта в медицине

Наверное, немногие знают о проведении в Москве масштабного эксперимента по использованию искусственного интеллекта (ИИ) в лучевой диагностике. Первые едицинские изображения искусственный интеллект начал обрабатывать в феврале 2020 года – это были КТ-снимки органов грудной клетки, на которых алгоритмы находили признаки COVID-19. Нейросети с 2020 года работают в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в работу столичных медучреждений. Он проводится Департаментом здравоохранения города Москвы совместно с Департаментом информационных технологий на базе столичного Центра диагностики и телемедицины. Проект помогает развивать искусственный интеллект в России, а также поддерживать отечественных разработчиков. На начало лета 2024 года с помощью нейросетей обработали более 12 миллионов исследований. В распоряжении московских врачей свыше 50 сервисов компьютерного зрения. Алгоритмы помогают находить на медицинских изображениях (маммограммах, КТ, МРТ и рентгеновских снимках) признаки 37 различных заболеваний, в том числе рака легкого, пневмонии, остеопороза, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, легочной гипертензии, гидроторакса и других патологий. В 2023 году впервые в России медицинскую услугу с использованием технологий искусственного интеллекта включили в систему обязательного медицинского страхования. А в 2024-м столица открыла доступ к специальной платформе, после подключения к которой врачи по всей стране смогут обрабатывать результаты лучевых исследований с использованием столичных алгоритмов.

https://habr.com/ru/articles/819825/

#roc_auc #plotly #dash #artificial_intelligence