$TCバイオファームホールディングスPLC (TCBP.US)$

Arrayfunction : たまたまどんな機械学習を使っているか知っていますか？この種のタスクは、単一の人工ニューラルネットワークモデルですべて処理できるものではありません。それは潜在的な候補者を推測することに限定されるでしょう。それでも、おそらく新薬ではなく現在の薬を改善する場合に限ります。

ランダムフォレストモデルの方が少し便利です。少なくとも、ツリー内のすべての変数をどのように接続したかを比較できるからです。それは今日のように機械学習モデルに内在する限界にぶつかります。想像力がなく、トレーニングデータにあったものだけなので、本当に斬新なことはできません。

ある時点で、構造方程式モデルなどに切り替えたほうがずっといいでしょう。そうすれば、その予備知識を使って、ANNが導き出す避けられない相関関係を相殺できます。人間生物学は、（多くの人にとって）どれが偶然の誤ったアーティファクトなのか、トレーニングデータのサンプリングバイアスなのかを判断できる分野の1つです。

私は、ベイジアンベースの手法を使用してプロセスを改善することに100％賛成です。特に、プラセボ群の必要悪に処せられる人の数を制限する外部制御アームのような概念ではそうです。

Stock_Drift スレ主 Arrayfunction : いいえ。申し訳ありません。

Dusters : 正確です。私は金融アドバイスを提供していません。ただし、良い株を見つけることはできます。

Stock_Drift スレ主 Dusters : 私も同感です、あなたはそうです!!!