您的研究以及您打算如何利用机器

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然后，一旦我们获得了数以百万计的图像，我们就可以训练算法，将图像中的像素集合映射到人类为该图像分配的标题。 类似这样的数据集有很多：有一个手写识别数据集；有一个面部识别数据集。正如我们一次又一次看到的那样，这些数据集在推动机器学习的进步方面发挥了重要作用。所以人们组成团队。他们合作；他们互相竞争，都试图在这些任务上做到最好。

这是一个巨大的增长引擎，与计算能力和硬件一起，真正推动了软件方面的创新。 ：这真的很令人着迷。也许我们后退几步。 ，请告诉我们一些学习 和 数据。你是一名受过训练的医生。您也是一名科学 店铺 家和副教授。因此，也许可以向我们介绍一下您的背景，以及您如何最终取得现在的成就 这个令人惊叹的多学科和技能组合的独角兽。 ：这是一个非常友。



善的描述。谢谢你，谢尔文。我在大学学习历史，然后获得历史和哲学硕士学位。我对科学和研究科学是如何产生的非常感兴趣：新领域如何形成，科学家如何分类到这些派系以及知识是如何、它们的外观，所有这些东西，然后将其提炼成一个变量。比如，这个人患有肺炎吗？他们是否患有充血性心力衰竭或类似疾病？因此，将患者层面的这个非常高维的数据集映射到患有疾病一、疾病二、疾病三的概率 这是 一项伟大的机器学习任务。 因此，医学上充满了这些问题：（ ）医生在许多不同的绩效衡量标准上做得很社会构建的。 在短暂从事管理咨询工作后，我去了医学院，实际上我是克里斯 默里（ ）的研究助理，他负责全球疾病负担项目，并且在量。