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随机划分的测试集以及不合理的模型评价指标无法真实地反映AI算法的效果

来源: | 2019-12-08 11:11:58 | 人气: 次

导读:在上午的主论坛中,国家药品监督管理局政策法规司巡视员李国庆、中国工程院院士闻玉梅、中国科学院院士林国强、中国科学院院士陈义汉、中国科学院院士蒋华良分别以“新《药品

在上午的主论坛中,国家药品监督管理局政策法规司巡视员李国庆、中国工程院院士闻玉梅、中国科学院院士林国强、中国科学院院士陈义汉、中国科学院院士蒋华良分别以“新《药品管理法》解读”、“免疫治疗的展望”、“手性化学与中药研发”、“中国心血管研究及疾病防治的机遇与挑战”、“人工智能助力新药研发”为主题进行了专题报告。

中国科学院院士蒋华良指出,原创新药研究存在周期长、投入高、风险大等问题,人工智能技术的突破使得解读大数据可行。然而,人工智能模型开发方面目前还存在一些问题,机器学习中容易出现三个“陷阱”。第一是有偏的数据集,从不合适的数据集中AI无法学习到真正有用的知识;第二是隐藏变量,AI学习到的实际上是隐藏变量对应的错误信息;第三是错误的建模目标,随机划分的测试集以及不合理的模型评价指标无法真实地反映AI算法的效果。因此,如何使AI模型在实际应用中有更好的效果,值得进一步探索。




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