Собственно решение моей задачи.
Я изучил статьи, связанные с диагностикой болезни Альцгеймера. Некоторое время назад было проведено масштабное исследование, которое показало, что мы можем смотреть уровень неправильно свернутого бета-амилоида (белка, который является неизменным спутником болезни Альцгеймера, так как именно накопление неправильного бета-амилоида в мозге ведет к созданию амилоидных бляшек, которые разрушают мозг, и соответственно к деменции) в плазме крови с помощью имунно-инфракрасного датчика, производство которых с каждым годом становится все дешевле. Такой метод имеет 0.79 Recall и 0.06 FPR. Если сочетать его с анализом спинномозговой жидкости на тау-белок, то recall вырастает до 0.87, а FPR снижается до 0.03. Однако пункция спинномозговой жидкости - инвазивный метод, причем более дорогой. Поэтому я предложил использовать ЭЭГ в качестве второго этапа проверки, так как он делается легче, неинвазивно и дешевле, и изменения в ЭЭГ также могут свидетельствовать о болезни Альцгеймера.
Также, чтобы не перегружать систему здравоохранения, я предложил отправлять людей рандомизированно на тест на бета-амилоид + ЭЭГ, дополняя эту связку пункцией спинномозговой жидкости при необходимости. Вероятность отправки на тест зависит от возраста и предсказания ML-модели, которая обучается по истории болезней и анкетированию определять риск появления болезни Альцгеймера.
Чтобы подтвердить жизнеспособность моего решения, я смоделировал работу такой системы, в предположении что несколько этапов теста делают его очень точным. Соответственно, я смоделировал работу ML-модели, ручками сделал решающее дерево для определения вероятностей, и посмотрел, какого recall при отправке на тест при какой нагрузке на систему здравоохранения мы можем добиться. Получилось даже не очень плохо! Система легко адаптируется под другие заболевания, при наличии хороших биомаркеров, т.к. от Альцгеймера тут только вероятность появления болезни от возраста.
Прикладываю презентацию, там подробнее описаны результаты и процесс моделирования.

Начинается реальная работа в Геопоиске, кажется.
Завтра буду на встрече задвигать про применение безградиентной оптимизации в своей задаче 😎

Ну все, вот и исполнилось мне 20 лет... Это был долгий путь. Интересный и немного тяжёлый. Всем спасибо что вы со мной и читаете мой маленький личный блог!
Завтра будет более подробный пост, а сейчас мы тусуемся)))

Ну и вновь тогда публикую сюда это: http://t.me/questianonbot?start=463607823
Здесь можно анонимно задать мне личный вопрос, что-то сказать, дать какую-то критику или пожелания по каналу

Немного красоты из отбора на смену Яндекса в Сириусе

Как же прекрасно просто весь день кодить. С 14:30 до 4 ночи, с перерывами суммарно в часа 3. Это то о чем я давно мечтал...

> сидел придумывал идейные вещи, делал Eda данных, пробовал составить мат.модель, около 8 часов. MAE 800
> взял чужой юнет, поправил баги, поподбирал параметры, около 4-5 часов. MAE 600
> за 30 минут закодил и обучил тупейший катбуст. MAE 458, и это уже не 0 баллов за задачу, а 2/6 :)))))
> потюнил параметры, заслал на 6/6
Я ненавижу свою жизнь и презираю авторов задачи :)

Это были лучшие 2 дня этого лета, я так счастлив, такую бурю положительных эмоций испытал от решения и размышлений. Вот бы так на работе...
Вообще мне кажется что я за месяц работы в Яндексе где я не пишу код почти и две недели летней школы, где все программирование состояло в применении функций из пакетов в правильном порядке, я разучился нормально программировать)

И ещё ультрасвежая смена: https://siriusuniversity.ru/education/educational-modules-and-activities/informatsionnie-tehnologii-i-iskusstvennii-intellekt/doverennii-iskusstvennii-intellekt
Доверенный искусственный интеллект. Один из руководителей тоже Гасников, там будет про aversarial атаки на ML-модели и противостояние им, а также про интерпретируемость моделей. Дедлайн 1ого октября

Админ сегодня вечером едет на НК, часов в 8-9, если что подходите не стесняйтесь)

Через 5 минут на нк буду, приходите