$TCバイオファームホールディングスPLC (TCBP.US)$

Arrayfunction : 彼らが使用している機械学習のタイプを知っていますか？この種のタスクは、個々の人工ニューラルネットワークモデルでは全て処理できません。おそらく、潜在候補者についての推測しかできないでしょう。それでも、おそらく現行の薬を改善する限りでしか、新しいものではなくなるでしょう。

ランダムフォレストモデルの方が少し有用かもしれません、なぜなら木内のすべての変数がどのように繋がっているかを比較できるからです。それでも、今日の機械学習モデル自体の固有限界にぶつかります。それらは真に新しいことはできません、なぜなら想像力を持ち合わせておらず、訓練データにあった内容しか持ち得ないからです。

ある段階で、構造方程式モデルなどに切り替える方がはるかに良いでしょう。そうすれば、先行知識を使って人工ニューラルネットワークが引き起こす必然的な相関関係を相殺できます。人間の生物学は、多くの場合、訓練データ内の偶然やサンプリングバイアスの偽のアーティファクトを判断できる分野の1つです。

プロセスを改善するためにベイズに基づいた技術を使用するのは1000%賛成です-特に、プラセボグループへの必要悪として判決される人々の数を制限する外部対照群のようなコンセプトがある場合は尚更です。

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 : 私も同意します、あなたもそうですね！