5 Iššūkis
Dirbtinis intelektas: Prognozuoti DVT rodiklius iš viešai prieinamų duomenų
Užduoties pavadinimas ir bendrieji faktai
Pavadinimas: Dirbtinis intelektas: Prognozuoti DVT rodiklius
iš viešai prieinamų duomenų
Pagrindinė idėja: naudoti daugiamečius šalies duomenis,
kad būtų galima nustatyti kokie veiksniai daro įtaką DVT
Iššūkio tipas: mini (4 savaitės)
Iššūkio autorius: Abertos universitetas
Vykdytojas: dr: José Coelho, Vitor Rocio
Vykdytojo kontaktiniai duomenys: jose.coelho@uab.pt,
Iššūkis susijęs su Dirbtinio Intelekto tema
Kontekstas ir aktualumas: bendrai susijęs su DVT/konkrečiai susijęs su profesinio pritaikymo sritimi
Šis iššūkis yra visiškai susijęs su DVT, tačiau nėra konkrečiai susijęs su tam tikra taikymo sritimi. Mokiniai gali pasirinkti SDG pagal savo pageidavimus arba darbo kontekstą, ištirti nuo jų priklausančius veiksnius ir parengti rekomendacijas šalims ir įmonėms. Daugiausia dėmesio skiriama ML metodams, taikomiems praeities duomenims.
Iššūkio variantai
Netaikoma - kiekvienas studentas gali pasirinkti SDG ir tikslinį rodiklį, todėl uždaviniai gali būti labai skirtingi, bet sprendžiami naudojant panašius metodus.
Verslo partneris pramonės ar mokslinių tyrimų srityje
NETAIKOMA
Sąlygos besimokantiesiems
Funkciniai reikalavimai
Programinė įranga: R kalba
Techninė įranga: NETAIKOMA
Darbo erdvė: R statistinių skaičiavimų projektas
Poveikis
Rekomendacijų, skirtų viešosioms įstaigoms ir (arba) bendrovėms, siekiant pagerinti nustatytą DVT, rinkinių rengimas remiantis ML išvadomis.
Atviros temos ir klausimai
Rodikliai, kurių poveikis DVT, taikant ML metodus, nepasitvirtina, gali būti nurodomi kaip nereikšmingi, tačiau neaišku, kaip tai gali atsispindėti rekomendacijose.
