Студент ДВФУ вошел в десятку сильнейших на конкурсе COVID-19 Data Challenge

Отмечается, что Шульга составил один из наиболее точных аналитических сценариев динамики заболеваемости COVID-19. Он рассказал о сути своей работы.

«Для написания модели, которую я использовал на конкурсе, решил воспользоваться библиотекой TensorFlow на языке программирования Python», — пояснил студент.

По его словам, эта библиотека предназначена специально для написания нейросетей. Он же применял в работе рекуррентную нейросеть. Ее используют для работы с последовательностями и применяют для задач, связанных с анализом текстов.

«Университет Джонса Хопкинса собрал данные о количестве заболевших и умерших за несколько месяцев развития пандемии COVID-19. Эти данные можно разбить на отрезки, например, понедельно. И на основании прошедшей недели спрогнозировать количество заболевших на следующие несколько дней», — уточнил Шульга.

По его мнению, развитие пандемии можно и нужно прогнозировать, поскольку неизвестно, как, где и когда мутирует тот или иной вирус.