BAXKO 医学模型開發手冊 01
熟悉数据库的结构、数据类型和任何元数据。识别特征和标签，并确保数据与您要解决的问题相关。
a.清理数据：删除重复项、更正错误并处理缺失值或不一致的值。b. 归一化/标准化：如有必要，缩放特征以确保它们具有可比较的范围和分布。C。数据扩充：通过旋转、平移和噪声添加等技术创建新数据点来丰富您的数据集。d. 拆分数据：将数据集分为训练集、验证集和测试集（例如，70% 的训练集、15% 的验证集和 15% 的测试集）
从原始数据中提取或创建有意义的特征。这可能涉及使用领域知识、主成分分析 (PCA) 或其他特征提取方法。
根据您要解决的问题选择合适的 AI 模型。对于医学数据，经常使用深度学习模型（例如，用于图像数据的卷积神经网络或用于时间序列数据的递归神经网络）。或者，您可以使用传统的机器学习算法，如逻辑回归、决策树或支持向量机。
使用训练数据来拟合模型的参数。采用交叉验证、正则化和提前停止等技术来防止过度拟合
使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法优化模型的超参数。
使用验证数据集和各种评估指标（例如准确度、精确度、召回率、F1 分数或 ROC 曲线下面积）评估模型的性能。如果模型的性能不尽如人意，请循环执行步骤 4-6 以改进它。
一旦您对模型在验证数据集上的性能感到满意，就可以在测试数据集上对其进行评估，以衡量其泛化到未见数据的能力。
将经过训练的人工智能模型集成到合适的应用程序或平台中以供实际使用
持续监控模型的性能，并在必要时更新或重新训练它以确保它保持准确和相关。
允许专业人员评估模型效力。
清理、标准化和预处理新数据以匹配原始训练数据的格式和结构。
将新数据分为训练集和验证集，保持与原始数据集相同的比例。
加载在原始数据上训练过的预训练模型。您可以使用整个模型或仅使用特定层（例如，不包括最终分类层）
如果您只使用预训练模型的一部分（例如，不包括最后一层），请添加一个特定于新数据集分类任务的新层。确保使用随机权重初始化新层。b. 合并原始训练数据和新训练数据。或者，如果原始数据太大，您可以仅使用新数据进行微调，但这可能会导致迁移学习效果不佳。C。使用组合数据集或单独使用新数据训练模型。考虑使用较低的学习率来防止预训练的权重变化太大，因为这可能会降低模型的性能。此过程称为微调，因为它会调整模型的参数以更好地适应新数据。
使用新的验证数据集和相关评估指标（例如准确度、精确度、召回率、F1 分数）评估更新模型的性能。将更新模型的性能与原始模型进行比较，以确保它有所改进，或者至少没有退化。
如果模型的性能不理想，可以尝试调整微调参数（例如，学习率、传输层数、训练数据量）并重复该过程。
一旦您对更新后的模型的性能感到满意，请在测试数据集上对其进行评估，以确保它能够很好地泛化到新数据。最后，将更新后的模型部署到您的应用程序或平台
允许专业人员评估模型效力。
