在软件中，强大的功能伴随着强大的可配置性。与早期的 ERP 解决方案通过可以填写几卷说明手册的配置解决无数业务问题类似，机器学习算法带有很多旋钮和设置。

现在有大量算法可供数据科学家用于解决 AI 相关问题。

这些算法通常针对不同领域的问题，例如图像识别、交通预测、自动驾驶和许多其他典型的机器学习领域。每组这些问题通常使用一组不同的算法来解决。线性回归、神经网络本身有多种形式，如卷积神经网络和循环神经网络，这些只是现代数据科学家武器库中可用的少数武器。这些算法中的大多数都具有许多配置，例如引擎上的旋钮，可以让它们处理并从可用数据中学习。

超参数

这些设置称为超参数，可能会显着影响这些算法的行为。

不正确的设置可能会导致训练运行需要数小时而不是数分钟。当您考虑完成训练所需的迭代次数和 epoch 数时，这些效率低下的情况很快就会增加。

停在某个点

当数据科学家确定前进的成本不值得花费时间和计算资源的好处时，算法的使用还具有在某个点停止的能力。

计算、学习和预测功能

机器学习算法的另一个方面是用于计算、学习和预测的特征。

来自客户的原始数据通常具有大量有用的特征。然而，这些特征可能不足以获得始终如一的良好预测率。在这种情况下，可以使用特殊技术从现有特征中推导出有助于预测的附加特征。

直觉 + 领域特定知识 + 特征推导技术

大多数调整来自数据科学家在一段时间内形成的直觉。新预测的推导还结合了使用领域特定知识和使用一些经过测试的特征推导技术。

TAGNOS 人工智能引擎

拥有一个小团队的优势之一是有压力以少花钱多办事。

当我们列出要在医疗保健领域解决的问题时，我们很快意识到我们需要针对每个问题尝试大量具有多种设置的算法。此外，作为一家 AI 产品公司，我们需要让我们的算法在多个客户端数据上执行，并且每个数据集都有自己的细微差别。

为了解决这个问题，Tagnos 工程团队开发了一个Tagnos AI 引擎。

将其视为一种从各种学习算法的执行中学习的学习算法。使用过去算法行为方式的排列和组合，Tagnos AI 引擎建立了执行步骤的优先级。

执行和跟踪结果

该引擎的目标是自动执行和跟踪结果，因此数据科学家无需不断调整旋钮并运行各种算法来寻找最佳设置。

这通常涉及保留大量详细的执行日志，这些日志可能单调且耗时，几乎没有附加价值，并且引擎可以自动执行所有这些任务，因此数据科学家可以利用他们的专业知识对已整理的结果进行分类由发动机。

更快地获得最佳预测

Tagnos AI 引擎将帮助我们的客户更快地获得最佳预测。

仍然需要领域知识和专业知识来解释可用数据并创建尽可能多的功能以传递给 AI 引擎，但引擎可以通过在此基础上采用一些经过测试的技术来增加价值。

使用大量数据进行学习

与任何学习算法一样，这有可能在我们继续使用引擎时使用大量可用数据进行学习。

我们正在解决医疗保健系统中的许多协调问题，例如预测 ER 的负载、预测 OR 中的病例长度、预测 OR 中的开始结束时间以及预测维持整个医院所需关键设备的标准水平所需的库存水平。

我们相信，这些预测的加入可以通过提高效率和证明更好的患者体验为医院创造巨大价值。

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