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使用该方法,AI的广泛潜力意味着它可以在许多不同类型的手术教育研究中使用,从测试分数,定性数据(例如写作反馈)或视觉数据(例如手术视频)等定量数据的分析。2广泛的AI应用程序需要与统计学家以及计算机或数据科学家的多学科合作,以确保严格的调查并适当解释结果。与任何研究领域一样,首先要在考虑哪种方法适合于解决方面之前首先概述一个明确的调查问题,包括是否使用AI技术。人工智能在具有综合关系的大型数据集或与传统统计分析(即,图像,视频和自然语言)中自然而然的数据相关的大型数据集可能是有利的。目前对AI的手术教育的关注一直在ML上,我们将指南重点放在ML方法上。虽然ML方法包含了被认为是传统统计数据的技术,例如线性回归,但他们还提供了分析数据中复杂关系的方法。集合学习方法利用多个模型的输出来证明性能,而深度学习为非表格数据(例如图像和文本)提供了方法。其他常见方法基于基于核心的操作,k-nearestneighbors,logisticandpe-nalized回归和K-均值聚类。改进HardwareAndAccessTolargedAtasetAtasetShaveBeguntOnlockThepo-

机器学习和人造的实用指南...

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