
O źródłach, ilości i podziale danych w medycznych modelach uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe w medycynie opiera się na danych, których jakość, pochodzenie i sposób przygotowania decydują o skuteczności tworzonych modeli. Kluczowe znaczenie ma odpowiedni podział danych – najczęściej na pule treningowe, walidacyjne i testowe – oraz ich reprezentatywność. Niereprezentatywne lub błędnie…