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1.6: Precisão e GPE


Precisão

O precisão de um número é o valor posicional do algarismo significativo mais à direita. Por exemplo, é preciso na casa dos centésimos, e é preciso na casa das dezenas.

Exercícios

Identifique a precisão (ou seja, o valor posicional do algarismo significativo mais à direita) de cada número.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

Arredondamento baseado em precisão

Em um módulo anterior sobre decimais, usamos arredondamento baseado em precisão porque estávamos arredondando para um valor de posição especificado; por exemplo, arredondando para o décimo mais próximo. Vamos praticar isso com barras superiores e zeros à direita.

Arredondamento baseado em precisão:

  1. Localize o dígito de arredondamento no local para o qual você está arredondando.

  2. Olhe para a dígito de teste diretamente à direita do dígito de arredondamento.

  3. Se o dígito de teste for 5 ou maior, aumente o dígito de arredondamento em 1 e coloque todos os dígitos à sua direita. Se o dígito de teste for menor que 5, mantenha o dígito de arredondamento o mesmo e coloque todos os dígitos à sua direita.

Lembre-se, quando o dígito de arredondamento de um número inteiro é um que é arredondado para um , devemos escrever uma barra acima disso .

Além disso, quando o dígito de arredondamento de um número decimal é um que é arredondado para um , devemos incluir o nessa casa decimal.

Exercícios

Arredonde cada número para o valor de casa indicado. Certifique-se de incluir zeros à direita ou uma barra superior, se necessário.

11. (milhares)

12. (centenas)

13. (dezenas)

14. (décimos)

15. (centésimos)

16. (milésimos)

Maior erro de medição possível (GPE)

Suponha que você esteja pesando um cachorro com uma balança que exibe o peso arredondado para o quilo mais próximo. Se a balança diz que Sir Barks-A-Lot pesa libras, ele poderia pesar em qualquer lugar libras para quase libras. O verdadeiro peso pode ser tanto quanto libras acima ou abaixo do peso medido, que poderíamos escrever como .

Agora, suponha que você esteja pesando Sir Barks-A-Lot com uma balança que exibe o peso arredondado para o décimo de libra mais próximo. Se a balança diz que Sir Barks-A-Lot pesa libras, agora sabemos que ele pode pesar em qualquer lugar libras para quase libras. O verdadeiro peso pode ser tanto quanto libras acima ou abaixo do peso medido, que poderíamos escrever como .

À medida que aumentamos o nível de precisão em nossa medição, diminuímos o maior erro de medição possível ou GPE. O GPE é sempre metade da precisão; se a precisão for até o décimo mais próximo, , o GPE é a metade de um décimo ou quinhentos centésimos, . O GPE será sempre um no lugar à direita do valor da casa da precisão do número.

Outra maneira de pensar sobre o GPE é que ele fornece a faixa de valores que arredondaria para o número em questão. Voltar para pesagem Sir Barks-A-Lot: nos diz um valor inferior e um valor superior. é o peso mais baixo que arredondaria para . Similarmente, é o peso mais alto que seria arredondado para baixo para . Sim, talvez devêssemos dizer ou , etc., para o limite superior aqui, mas é mais fácil apenas dizer e concorda que é o limite superior, embora seja arredondado para cima em vez de para baixo. Usando desigualdades, poderíamos representar como o intervalo de valores em vez de.

Quando você for solicitado a identificar o GPE, pode ajudar a pensar "Quais são os números mínimo e máximo que seriam arredondados para um determinado número?" Por exemplo, suponha que o comparecimento a uma partida do Portland Thorns seja estimado em pessoas. Esse número é preciso até o milhar mais próximo. O número mínimo que seria arredondado para seria (Porque iria arredondar para baixo para ), e o número máximo que arredondaria para baixo para estaria logo abaixo (Porque iria arredondar para ) Porque esses números são cada longe de , o GPE é . Se a estimativa de está correto para o milhar mais próximo, sabemos que o atendimento real está dentro de 500 de .

Exercícios

21. Um pacote pesa libras. Qual é o GPE?

22. Um rolo de plástico é polegadas de espessura. Qual é o GPE em polegadas?

23. Folhas de plástico polegadas de espessura é referido como mil. Qual é o GPE em mils?

Lembre-se do módulo anterior que a precisão de uma medição é o número de algarismos significativos. Vamos reunir as ideias de exatidão, precisão e o maior erro de medição possível.

Exercícios

O Google Maps diz que a distância de carro do campus principal do CCC até a fronteira canadense é milhas. (Observação: isso é arredondado para a milha mais próxima.)

24. Qual é a precisão?

25. Qual é a precisão?

26. Qual é o GPE?

Espera-se que um novo estádio tenha cerca assentos.

27. Qual é a precisão?

28. Qual é a precisão?

29. Qual é o GPE?

A capacidade do tanque de gasolina de um carro é galões.

30. Qual é a precisão?

31. Qual é a precisão?

32. Qual é o GPE?

Aqui está um resumo dos termos importantes desses dois módulos. É fácil confundi-los, mas lembrar que “precisão” e “valor posicional” começam com “p” pode ser útil.

Resumo dos Termos

Figuras significativas: os dígitos de um número que acreditamos estar correto

Precisão: o número de dígitos significativos

Precisão: o valor posicional do dígito significativo mais à direita

Maior erro de medição possível (GPE): metade da precisão


Introdução ao reconhecimento de entidade nomeada em python

Neste post, vou apresentar a você algo chamado Named Entity Recognition (NER). NER é uma parte do processamento de linguagem natural (PNL) e recuperação de informações (IR). A tarefa no NER é encontrar o tipo de entidade das palavras. As entidades podem ser, por exemplo, locais, expressões de tempo ou nomes. Se você deseja executar o tutorial sozinho, pode encontrar o conjunto de dados aqui. Agora vamos carregá-lo e ver alguns exemplos.

Sentença #PalavraPOSMarcação
1048565Sentença: 47958impactoNNO
1048566Sentença: 47958..O
1048567Sentença: 47959indianoJJB-gpe
1048568Sentença: 47959forçasNNSO
1048569Sentença: 47959disseVBDO
1048570Sentença: 47959elasPRPO
1048571Sentença: 47959respondeuVBDO
1048572Sentença: 47959paraPARAO
1048573Sentença: 47959aDTO
1048574Sentença: 47959ataqueNNO

Portanto, temos 47959 frases contendo 35178 palavras diferentes.

Começamos escrevendo uma pequena classe para recuperar uma frase do conjunto de dados.

É assim que uma frase se parece.

A primeira ideia simples e linha de base pode ser apenas lembrar a entidade nomeada mais comum para cada palavra e prever isso. Caso não conheçamos uma palavra, apenas prevemos & lsquoO & rsquo. A classe a seguir faz isso. Eu o implemento herdando de classes base do scikit-learn para usar a classe com a validação cruzada interna.

Ok, parece que basicamente funciona. Agora fazemos uma validação cruzada de 5 vezes.

Usaremos o relatório de classificação do scikit-learn para avaliar o tagger, porque estamos basicamente interessados ​​em precisão, recall e pontuação f1. Essas métricas são comuns em tarefas de PNL e, se você não estiver familiarizado com essas métricas, verifique os artigos da Wikipedia.

Isso não parece tão ruim! A precisão é bastante razoável, mas como você deve ter adivinhado, o recall é muito fraco. Isso se deve ao fato de que não podemos prever palavras que não conhecemos. Para superar esse problema, apresentaremos agora um modelo simples de aprendizado de máquina para prever as entidades nomeadas. Para conseguir isso, convertemos os dados em um vetor de recurso simples para cada palavra e, em seguida, usamos uma floresta aleatória para classificar as palavras.

O mapa de recursos mais simples contém apenas informações da própria palavra.

Uau, isso parece muito ruim. Isso é esperado, uma vez que os recursos carecem de muitas informações necessárias para a decisão. Portanto, agora aprimoramos nossos recursos simples, por um lado, pela memória e, por outro lado, usando informações de contexto.

Isso melhorou um pouco o resultado, mas ainda não é muito convincente. No próximo post, vou mostrar como fazer melhor com algoritmos mais sofisticados.


Gráfico de comparação

Gráfico de comparação de precisão versus precisão
PrecisãoPrecisão
Definição O grau de conformidade e correção de algo quando comparado a um valor verdadeiro ou absoluto. Um estado de estrita exatidão - com que freqüência algo é estritamente exato.
Medidas Fator único ou medição Múltiplas medidas ou fatores são necessários
Relação Algo pode ser preciso ocasionalmente como um acaso. Para que algo seja preciso de forma consistente e confiável, também deve ser preciso. Os resultados podem ser precisos sem serem precisos. Alternativamente, os resultados podem ser precisos E precisos.
Usos Física, química, engenharia, estatística e assim por diante. Física, química, engenharia, estatística e assim por diante.

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O serviço de posicionamento de precisão ampla e acessível construído com a tecnologia RTX exclusiva da Trimble, fornecendo precisão de nível de 50 centímetros via satélite ou entrega de celular em todo o mundo. É a solução ideal para coletar dados de campo, agricultura em uma ampla área e rastreamento de ativos.

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Este homem-palito tem cerca de 250 pixels de altura. Como estamos medindo em pixels, o GPE é 1/2 pixel.

Exemplo de problema no. 1: Qual é o GPE para 5 metros?

Etapa 1: reformule a pergunta colocando a palavra & # 8220about & # 8221 antes do número:
Para que serve o GPE cerca de 5 metros?
Isso deve fazer com que a frase soe mais familiar (ou seja, & # 8220É & # 8217s cerca de 5 metros & # 8221).

Etapa 2: Identifique a unidade de medida.
Estamos medindo em & # 8220metros.”

Etapa 3: multiplique a medição na Etapa 2 pela metade:
& # 8220meter & # 8221 * 1/2 = 1/2 metro.

O GPE para 5 metros é 1/2 metro.

Exemplo de problema nº 2: Qual é o GPE para 3,9 polegadas?

Etapa 1: reformule a pergunta colocando a palavra & # 8220about & # 8221 antes do número:
Para que serve o GPE cerca de 3,9 polegadas?
Isso deve fazer com que a frase soe mais familiar (por exemplo, & # 8220É & # 8217s cerca de 3,9 polegadas & # 8221).

Etapa 2: Identifique a unidade de medida.
Estamos medindo em & # 8220polegadas.”

Etapa 3: multiplique a medição na Etapa 2 pela metade:
& # 8220 Polegadas & # 8221 * 1/2 = 1/2 polegada.

O GPE para 3,9 polegadas é 1/2 polegada.

Problema de exemplo nº 3 (pergunta capciosa!): Qual é a GPE para 9,76 cm ?.

Etapa 1: reformule a pergunta colocando a palavra & # 8220about & # 8221 antes do número:
Para que serve o GPE cerca de 9,76 cm ?.
Isso deve fazer a frase soar mais familiar (ou seja, & # 8220It & # 8217s cerca de 9,76 cm & # 8221).
Mas!
Estamos medindo em centímetros, mas observe que há algumas casas decimais. Ce não estamos realmente medindo em cm, estamos medindo em centésimos de centímetro. Se você tiver casas decimais, reformule a afirmação em palavras, não em números.
& # 8220E & # 8217s cerca de 9,76 cm & # 8221 em palavras é & # 8220E & # 8217s cerca de 9 cm e 76 centésimos. & # 8221

Etapa 2: Identifique a unidade de medida.
Estamos medindo em centésimos de centímetro (em números, que & # 8217s 1/100 ths).

Etapa 3: multiplique a medição na Etapa 2 pela metade:
1/2 * 1/100 th cm = 0,005 cm.

O GPE para 9,76 cm é 0,005 cm.

Precisa de ajuda com um dever de casa ou uma pergunta de teste? Com página do Facebook.


ClosedLoop.ai vence desafio de resultados de saúde de inteligência artificial de $ 1,6 milhão de CMS

AUSTIN, Texas - (BUSINESS WIRE) - ClosedLoop.ai, plataforma de ciência de dados de saúde, venceu o Desafio de Resultados de Saúde de Inteligência Artificial (AI) dos Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS), o maior desafio de IA com foco em saúde da história . A ClosedLoop venceu mais de 300 organizações líderes mundiais em tecnologia, saúde e farmacêutica, incluindo IBM, Mayo Clinic, Geisinger, Merck, Accenture e Deloitte. O Desafio de US $ 1,6 milhão priorizou a criação de "soluções de inteligência artificial explicáveis ​​para ajudar os médicos da linha de frente a entender e confiar no feedback de dados impulsionado pela IA" para demonstrar como as soluções de IA podem prever internações hospitalares não planejadas e eventos adversos - um problema de US $ 200 bilhões que afeta quase 32% de Beneficiários do Medicare. A vitória solidifica a ClosedLoop como líder do setor no fornecimento de soluções de IA explicáveis ​​nas quais os médicos confiam para prever resultados de saúde, direcionar recursos escassos e manter seus pacientes saudáveis.

Os modelos preditivos explicáveis ​​do ClosedLoop já impactam positivamente mais de 3 milhões de pacientes diariamente. “Nossas Previsões de Saúde do Paciente (PHF) foram fundamentais para vencer o Desafio. Nós reimaginamos todo o conceito em uma previsão de risco abrangente e personalizada que poderia ser entregue diretamente em um fluxo de trabalho clínico ”, disse o CTO e co-fundador da ClosedLoop Dave DeCaprio. “Cada previsão apresenta variáveis-chave e explica precisamente como elas contribuem para o risco específico de um paciente.” As previsões integram informações clínicas relevantes e se vinculam a intervenções específicas que as equipes clínicas usam para prevenir eventos adversos, melhorar os resultados e reduzir custos desnecessários.

“Os médicos estão ansiosos para usar as inovações mais recentes para ajudar a identificar melhor os pacientes em risco, fornecer cuidados de maior qualidade e melhorar os resultados de saúde. O uso de inteligência artificial tem o potencial de atingir esses objetivos, fornecendo informações importantes aos médicos que podem ser úteis no fornecimento de cuidados de alta qualidade ”, disse a administradora interina do CMS, Liz Richter. “O AI Health Outcomes Challenge da CMS trouxe este futuro empolgante um passo mais perto da realidade ao se envolver com alguns dos mais brilhantes inovadores de IA do país. Parabenizamos ClosedLoop.ai e Geisinger por suas realizações, e todos os finalistas e participantes do Desafio por ajudarem a aumentar as informações disponíveis aos médicos para melhorar o atendimento ao paciente. ”

A ClosedLoop construiu centenas de algoritmos preditivos para as principais organizações de saúde do setor nos últimos anos. Clientes como HealthFirst, o maior plano de saúde sem fins lucrativos de Nova York, e Medical Home Network, o maior Medicaid ACO do país, confiam na plataforma de ciência de dados do ClosedLoop e na precisão incomparável para ajudá-los a prever as necessidades de cuidados crônicos e preventivos, priorizar o alcance e personalizar suas estratégias de intervenção .

"Para muitos médicos e enfermeiras, aprendemos por estudos de caso ou 'anedotas'", disse o cliente do ClosedLoop, Dr. Jim Walton, CEO do Genesis Physician Group. "Quando vemos um paciente tomando um medicamento específico ou com um diagnóstico específico, estamos frequentemente lembrado de um estudo de caso único ou anedota de um paciente anterior. Essas imagens mentais podem nos influenciar, sem dúvida, pois os médicos ocupados não têm tempo para revisar anos de dados de pacientes para nos ajudar a entender se nossa imagem mental é precisa para um paciente com um conjunto semelhante de sintomas.

“A previsão de saúde do paciente do ClosedLoop, se pudermos aprender a confiar nela, pode ajudar a reverter essa tendência e dizer a todos os médicos interessados ​​em praticar um atendimento excelente: 'confie na máquina para ajudá-lo a encontrar as informações relevantes - as agulhas no palheiro - e desiludi-lo de seu reflexo anedótico. '”

Embora a plataforma ClosedLoop já seja amplamente confiável por organizações de saúde em todo o país, o CMS Challenge acelerou a criação de interfaces explicáveis ​​adicionais. A versão mais recente do Patient Health Forecast está disponível em beta privado para clientes existentes e parceiros estratégicos selecionados.

“Encontrar maneiras eficazes de melhorar os resultados e reduzir o custo do atendimento é um imperativo nacional. O CMS Challenge demonstrou como as soluções de IA podem ser uma ferramenta poderosa para ajudar a alcançar isso ”, disse Andrew Eye, CEO da ClosedLoop. “Como fornecedor líder de soluções de IA na área de saúde, o desafio nos levou a melhorar nossos recursos em toda a linha - escalabilidade, precisão, capacidade de explicação profunda e maneiras de abordar o viés algorítmico e a justiça. No final, não paramos na ‘IA em que os médicos confiam’. Construímos um produto que os médicos adoram ”.


Qual porcentagem de erro é muito alta?

A aceitabilidade de um erro percentual depende da aplicação.

Explicação:

Em alguns casos, a medição pode ser tão difícil que um erro de 10% ou até mais pode ser aceitável.

Em outros casos, um erro de 1% pode ser muito alto.

A maioria dos professores de ensino médio e de introdução à universidade aceitará um erro de 5%. Mas esta é apenas uma orientação.

Em níveis mais elevados de estudo, os instrutores geralmente exigem maior precisão.

Nunca é muito alto. É o que é (se calculado corretamente). O USO de um valor com uma alta porcentagem de erro na medição é o julgamento do usuário.

Explicação:

Precisão, precisão e erro percentual, todos devem ser considerados juntos para dar sentido a uma medição. Como cientista e estatístico, devo dizer que não há limite superior para um “erro percentual”. Existe apenas o julgamento (humano) necessário sobre se os dados se referem podem ser úteis ou não.

Exatidão e precisão são inerentes aos projetos de medição. Eles são o que são e só podem ser melhorados com o aprimoramento do dispositivo. Múltiplas medições podem melhorar a precisão das estatísticas de uma medição, mas não podem melhorar o erro de medição inerente. O erro percentual é calculado como a faixa de desvio de uma medição do último e melhor ponto métrico fixo.

Por exemplo, posso ter a barra medidora padrão PRIMÁRIA real. Mas, sem subintervalos calibrados, posso cientificamente fazer medições “precisas” de +/- 1 metro. Eu realmente não posso confiar em meus olhos (especialmente em comparação com os dos outros) para definir com precisão até mesmo ¼ de metro.

Minha medição de 0,5 m contém erro, porque não há uma marca de referência real de 0,5 m. Portanto, em comparação com meu medidor preciso, minha medição de 0,5 metro tem um erro de 0,5 / 1 * 100 = 50%. Essa é praticamente a realidade física para qualquer intervalo de medição. Mesmo assim, estamos assumindo que nossa acuidade visual é realmente capaz de encontrar aquele “ponto médio” entre quaisquer duas outras marcas.

A precisão tem a ver com a consistência com que o dispositivo fornece o mesmo valor para a mesma medição. Isso geralmente é uma função da construção e do uso do dispositivo. A precisão é o quão próximo do valor “real” o valor medido está. Isso geralmente está relacionado à calibração do dispositivo. O erro percentual é apenas a determinação de como os valores possíveis podem se desviar do valor “verdadeiro” devido às limitações do dispositivo métrico e seu uso.


1.6: Precisão e GPE

Recursos relacionados: tolerâncias mecânicas

Tolerâncias de fundição por. NADCA e ISO

A North American Die Casting Association (NADCA) tem especificações padrão para definir as tolerâncias de fundição sob pressão de alta pressão. Existe também a série de padrões internacionais ISO, que se concentra nas tolerâncias de fundição. Esta série substitui a antiga ISO 8062: 1994. ISO 8062: 1994 não tinha especificações para fundições sob pressão de alta pressão.

ISO 8062-1 e hellip3 define as tolerâncias de fundição como classes DCT (Tolerância de fundição dimensional) e classes GCT (Tolerância de fundição geométrica). O antigo ISO 8062 definia tolerâncias apenas como graus CT (Tolerância de Fundição).

ISO 8062-1 e hellip3 consiste nos seguintes títulos.

  • ISO 8062-1: 2007 Especificações geométricas do produto (GPS) Tolerâncias dimensionais e geométricas para peças moldadas.
  • ISO / TS 8062-2 Especificações geométricas do produto (GPS) Tolerâncias dimensionais e geométricas para peças moldadas.
  • ISO 8062-3: 2007 Especificações geométricas do produto (GPS) Tolerâncias dimensionais e geométricas para peças moldadas Parte 3: Tolerâncias dimensionais e geométricas gerais e tolerâncias de usinagem para peças fundidas

De acordo com as especificações NADCA, as tolerâncias da fundição sob pressão são divididas em dois grupos: tolerâncias normais e de precisão. O padrão internacional ISO não usa esses termos, mas especifica o grau de tolerância geométrica mais restrito como aquele a ser usado somente por & quotspecial agreement & quot. As tolerâncias de precisão podem ser mais caras de se atingir, porque o fundidor deve prestar mais atenção à estabilidade térmica durante os ciclos de fundição e também a matriz deve ser mais rígida e bem testada. Normalmente, a rigidez requer placas mais espessas e isso aumenta os custos da matriz.

As especificações NADCA cobrem as seguintes tolerâncias de fundição sob pressão:

  • tolerância dimensional
  • tolerância angular, que inclui tolerâncias de planicidade, paralelismo e perpendicularidade
  • tolerância de concentricidade
  • tolerância de deslocamento da linha de partição
  • tolerância de planura

ISO 8062 cobre as seguintes tolerâncias:

  • tolerâncias dimensionais
  • circularidade combinada, paralelismo, perpendicularidade e tolerância de simetria
  • tolerância de concentricidade
  • tolerância de retidão e menos tolerância de planura

As tolerâncias dimensionais cobrem as tolerâncias para dimensões em uma metade da matriz e dimensões sobre a linha de partição. O padrão ISO 80623 pede para observar as dimensões sobre a linha de partição, mas não fornece regras precisas como.


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