Сзв м отчетность: Форма СЗВ-М и сроки сдачи 2022 году — Контур.Экстерн — СКБ Контур

Институт профессионального кадровика

Институт профессионального кадровика

Все статьи

КадрыВебинарыВопросы и ответыГлавное сейчасТрудовой кодекс РФУправление персоналом

  • Статьи

Какие виды дисциплинарных взысканий допускает ТК РФ

Виды отпусков и порядок их предоставления

ГО и ЧС в организации: как выполнить обязанность

Ненормированный рабочий день

Как провести медосмотр при приеме на работу: алгоритм и образцы документов

Увольнение по срочному договору в связи с возвращением мобилизованного

Как предоставить ежегодный оплачиваемый отпуск

Командировки сотрудников для восстановления инфраструктуры ДНР и ЛНР и иных освобожденных территорий

Срочный трудовой договор: как заключить, продлить и расторгнуть

Как составить план мероприятий по охране труда

Компенсация дистанционному работнику: как рассчитать и оформить

Возобновление трудового договора после мобилизации и службы по контракту



 

0

Корзина

Итого:

{{#WEIGHT_FORMATED}}
Общий вес: {{{WEIGHT_FORMATED}}}
{{#SHOW_VAT}}
{{/SHOW_VAT}}
{{/WEIGHT_FORMATED}}
{{#SHOW_VAT}}
Сумма НДС: {{{VAT_SUM_FORMATED}}}
{{/SHOW_VAT}}

{{#DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{{PRICE_WITHOUT_DISCOUNT_FORMATED}}}

{{/DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{{PRICE_FORMATED}}}

{{#DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

Экономия {{{DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}}

{{/DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{#COUPON_LIST}}

{{COUPON}} — купон {{JS_CHECK_CODE}}
{{#DISCOUNT_NAME}}({{DISCOUNT_NAME}}){{/DISCOUNT_NAME}}

Удалить

{{/COUPON_LIST}}

Ваша корзина пуста

Нажмите здесь, чтобы продолжить покупки

Институт профессионального кадровика

Институт профессионального кадровика

Все статьи

КадрыВебинарыВопросы и ответыГлавное сейчасТрудовой кодекс РФУправление персоналом

    org/BreadcrumbList»>

  • Статьи

Какие виды дисциплинарных взысканий допускает ТК РФ

Виды отпусков и порядок их предоставления

ГО и ЧС в организации: как выполнить обязанность

Ненормированный рабочий день

Как провести медосмотр при приеме на работу: алгоритм и образцы документов

Увольнение по срочному договору в связи с возвращением мобилизованного

Как предоставить ежегодный оплачиваемый отпуск

Командировки сотрудников для восстановления инфраструктуры ДНР и ЛНР и иных освобожденных территорий

Срочный трудовой договор: как заключить, продлить и расторгнуть

Как составить план мероприятий по охране труда

Компенсация дистанционному работнику: как рассчитать и оформить

Возобновление трудового договора после мобилизации и службы по контракту



 

0

Корзина

Итого:

{{#WEIGHT_FORMATED}}
Общий вес: {{{WEIGHT_FORMATED}}}
{{#SHOW_VAT}}
{{/SHOW_VAT}}
{{/WEIGHT_FORMATED}}
{{#SHOW_VAT}}
Сумма НДС: {{{VAT_SUM_FORMATED}}}
{{/SHOW_VAT}}

{{#DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{{PRICE_WITHOUT_DISCOUNT_FORMATED}}}

{{/DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{{PRICE_FORMATED}}}

{{#DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

Экономия {{{DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}}

{{/DISCOUNT_PRICE_FORMATED}}

{{#COUPON_LIST}}

{{COUPON}} — купон {{JS_CHECK_CODE}}
{{#DISCOUNT_NAME}}({{DISCOUNT_NAME}}){{/DISCOUNT_NAME}}

Удалить

{{/COUPON_LIST}}

Ваша корзина пуста

Нажмите здесь, чтобы продолжить покупки

Что такое классификационный анализ SVM и какую пользу он может принести бизнес-аналитике?

В этой статье дается краткое объяснение метода аналитики SVM Classification.

Что такое классификационный анализ SVM?

Классификации SVM

основаны на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего делит набор данных на предопределенные классы, как показано на рисунке ниже. Цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость с максимально возможным запасом между гиперплоскостью и любой точкой в ​​обучающем наборе, что дает больше шансов на правильную классификацию новых данных.

Чтобы глубже изучить этот метод, давайте проведем классификацию SVM, используя следующие переменные:

Здесь мы видим образец вывода для сравнения фактического результата с прогнозируемым.

Точность классификации (35+ 70) / (35+70+4+4) = 92%. Точность предсказания является полезным критерием для оценки производительности модели. Модель с точностью предсказания >= 70% полезна

Ошибка классификации = 100- Точность = 8%. Вероятность ошибки в классификации

составляет 8%.

Классификационный анализ SVM может использоваться для многих аналитических задач:

  • Анализ одобрения кредита/ссуды — Имея список атрибутов транзакций клиента, бизнес может предсказать, не выполнит ли клиент обязательства по кредиту.
  • Медицинский диагноз — Учитывая список симптомов, врач может предсказать, есть ли у пациента определенное заболевание.
  • Прогноз погоды — На основе температуры, влажности, давления и т. д. организация может прогнозировать осадки.
  • Анализ эффективности лечения – На основании характеристик тела пациента, например, артериального давления, уровня сахара в крови, гемоглобина, рецептурных препаратов и предыдущих методов лечения, врач может определить вероятность успеха лечения.
  • Анализ мошенничества — На основании различных счетов, представленных сотрудникам для возмещения расходов на питание, проезд, медицинские расходы и т. д., организация может предсказать вероятность того, что сотрудник представит мошеннические расходы.

Как классификационный анализ SVM может помочь бизнес-аналитике?

Давайте рассмотрим два варианта использования в бизнесе, в которых классификация SVM может принести пользу организации.

Вариант использования – 1

Бизнес-задача: Сотрудник банка по кредитам хочет предсказать, не выполнит ли заявитель кредита обязательства по кредиту, на основе таких атрибутов, как сумма кредита, ежемесячные платежи, стаж работы, количество просроченных платежей, годовой доход, соотношение долга к доходу и т. д. Целевой переменной будет «прошлый статус по умолчанию», а прогнозируемый класс будет содержать значения «да или нет», представляющие «вероятность/маловероятность дефолта кандидата».

Выгода для бизнеса: После того, как классы будут присвоены, банк будет иметь набор данных о ссудных заявках, где каждый заявитель помечен как «вероятно/маловероятно дефолт». Основываясь на этих метках, банк может легко принять решение о том, давать ли кредит заявителю и сколько кредита предоставить, а также процентную ставку, на которую имеет право каждый заявитель, в зависимости от степени риска.

Вариант использования – 2

Бизнес-задача: Врач хочет предсказать вероятность успешного лечения болезни пациента на основе различных атрибутов, таких как кровяное давление, уровень гемоглобина, уровень сахара в крови, рецептурные лекарства, а также текущее и предыдущее лечение. Целевой переменной будет «статус излечения в прошлом», а прогнозируемый класс будет содержать значения «да» или «нет», что означает «склонность к излечению/не склонность к излечению» соответственно.

Коммерческая выгода: Учитывая профиль пациента, текущее и предыдущее лечение и лекарства, врач может установить вероятность успеха и внести изменения в лечение/лекарства.

Анализ классификации SVM

может помочь организациям прогнозировать результаты на основе атрибутов и переменных в профиле клиента, пациента, продукта или других тем или целей, которые имеют решающее значение для успеха предприятия.

О компании Smarten

Подход Smarten к расширенной аналитике и современной бизнес-аналитике ориентирован на бизнес-пользователей и предоставляет инструменты для расширенного обнаружения данных, чтобы пользователи могли выполнять раннее прототипирование и проверять гипотезы без навыков специалиста по данным. Инструменты расширенной аналитики Smarten включают в себя прогнозное моделирование с помощью , интеллектуальную визуализацию данных , самостоятельную подготовку данных , Clickless Analytics  с обработкой естественного языка (NLP) для аналитики поиска , Auto Insights, Key Influencer Analytics и SnapShot для мониторинга и оповещений. Эти инструменты предназначены для бизнес-пользователей со средними навыками и не требуют специальных знаний в области статистического анализа или поддержки со стороны ИТ-специалистов или специалистов по данным. Предприятия могут продвигать инициативы Citizen Data Scientist с помощью очных и онлайн-семинаров и курсов электронного обучения для самостоятельного обучения, предназначенных для ознакомления пользователей и предприятий с концепцией, демонстрации преимуществ и проведения вводного обучения аналитическим концепциям и роли Citizen Data Scientist.

Подход Smarten к обнаружению данных разработан как расширенное аналитическое решение для обслуживания бизнес-пользователей. Smarten является представителем поставщика в нескольких отчетах Gartner, включая отчет Gartner Modern BI and Analytics Platform и Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms Report.

Утверждение кредитной ссуды, Грамотность данных, Анализ мошенничества, Медицинская диагностика, Классификация SVM, Обучение для гражданского специалиста по данным

Многоклассовая классификация стадий рака на основе гистологических отчетов с произвольным текстом с использованием машин опорных векторов

. 2007; 2007:5140-3.

doi: 10.1109/IEMBS.2007.4353497.

Энтони Нгуен
1
 , Даррен Мур, Иэн МакКован, Мэри-Джейн Кураж

принадлежность

  • 1 Исследовательский центр электронного здравоохранения CSIRO, Брисбен, Австралия. [email protected]

  • PMID:

    18003163

  • DOI:

    10.1109/IEMBS.2007.4353497

Энтони Нгуен и др.

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc.

2007.

. 2007; 2007:5140-3.

doi: 10.1109/IEMBS.2007.4353497.

Авторы

Энтони Нгуен
1
 , Даррен Мур, Иэн МакКован, Мэри-Джейн Кураж

принадлежность

  • 1 Исследовательский центр электронного здравоохранения CSIRO, Брисбен, Австралия. [email protected]

  • PMID:

    18003163

  • DOI:

    10.1109/IEMBS.2007.4353497

Абстрактный

Методы многоклассового машинного обучения с использованием машин опорных векторов (SVM) предлагаются для классификации TNM-стадии пациентов с раком легких на основе анализа их гистологических отчетов с произвольным текстом. Стадии, полученные автоматически, можно использовать для ретроспективных исследований исходов рака легкого на популяционном уровне. Хотя система в принципе может быть применена для определения стадии рака легких, в статье основное внимание уделяется определению стадии рака легких из-за наличия данных. В экспериментах была проведена количественная оценка производительности системы на базе отчетов от 710 пациентов с раком легких с использованием четырех различных архитектур SVM для многоклассовой классификации. Результаты показывают, что система, основанная на стандартных бинарных SVM-классификаторах, организованных в иерархическую архитектуру, демонстрирует наиболее многообещающие результаты с общими результатами точности 0,64 и 0,82 на этапах T и N соответственно.

Похожие статьи

  • Классификация стадий рака по гистологическим отчетам с произвольным текстом.

    МакКован И., Мур Д., Фрай М.Дж.
    МакКован I и др.
    Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006; 2006: 5153-6. doi: 10.1109/IEMBS.2006.259563.
    Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2006.

    PMID: 17945879

  • Оптимальная последовательность диагностических решений.

    Chi CL, улица WN.
    Чи С.Л. и соавт.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008 ноябрь 6:902.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008.

    PMID: 18998836

  • От эпизодов оказания помощи до кодов диагнозов: автоматическая категоризация текста для медико-экономического кодирования.

    Рух П., Гобейла Дж., Тбахритиа И., Гайссбюлера А.
    Руч П. и соавт.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008 6 ноября; 2008: 636-40.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008.

    PMID: 18999206
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Оповещения высокого уровня о редких, но критических клинических состояниях.

    Геттингер А., Чаймберг К., Спенс Б., Нелан Дж.
    Геттер А. и др.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008 ноябрь 6:1065.
    AMIA Annu Symp Proc. 2008.

    PMID: 18999110

  • Оценка производительности систем поиска биомедицинских изображений — обзор задачи поиска медицинских изображений на ImageCLEF 2004–2013.

    Калпати-Крамер Дж., де Эррера А.Г., Демнер-Фушман Д., Антани С., Бедрик С., Мюллер Х.
    Калпати-Крамер Дж. и соавт.
    Comput Med Imaging Graph. 2015 янв;39:55-61. doi: 10.1016/j.compmmedimag.2014.03.004. Epub 2014 27 марта.
    Comput Med Imaging Graph. 2015.

    PMID: 24746250
    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Синергетические эффекты различных уровней геномных данных для постановки аденокарциномы легкого: иллюстративное исследование.

    Ли Ю, Мансманн Ю, Ду С, Хорнунг Р.
    Ли Ю и др.
    Гены (Базель). 2021 24 ноября; 12 (12): 1872. doi: 10.3390/genes12121872.
    Гены (Базель). 2021.

    PMID: 34946821
    Бесплатная статья ЧВК.

  • MLW-gcForest: многовзвешенная модель gcForest для определения стадии аденокарциномы легкого на основе мультимодальных генетических данных.

    Донг И, Ян В, Ван Дж, Чжао Дж, Цян Ю, Чжао Зи, Казихисэ НГФ, Цуй Й, Ян Х, Лю С.
    Донг И и др.
    Биоинформатика BMC. 201914 ноября; 20(1):578. doi: 10.1186/s12859-019-3172-z.
    Биоинформатика BMC. 2019.

    PMID: 31726986
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Подходы машинного обучения для извлечения стадии из отчетов о патологии при раке простаты.

    Ленейн Р., Сеневиратне М.Г., Бозкурт С., Блейни Д.В., Брукс Д.Д., Эрнандес-Буссар Т.
    Ленейн Р. и соавт.
    Stud Health Technol Inform. 2019 21 августа; 264: 1522-1523. дои: 10.3233/SHTI190515.
    Stud Health Technol Inform. 2019.

    PMID: 31438212
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Классификация стадий гепатоцеллюлярной карциномы из клинических и радиологических отчетов в свободном тексте.