机器学习如何“着陆”医疗行业？三位行业专家谈关键四点-低调大师

机器学习如何“着陆”医疗行业？三位行业专家谈关键四点

2017-08-02 693

雷锋网按：机器学习的融入带来的是医疗系统诊断准确性的大大提高，如今它不仅能为病患量身定制治疗方案，甚至还可以取代部分医生的工作。在此背景下，三位医疗行业专家就此谈了一下技术如何更好地“着陆”医疗行业，他们分别是Ernest Sohn、Joachim Roski、Kevin Maloy。

Ernest Sohn是Booz Allen数据解决方案和机器情报部门的首席数据科学家。他在开发和实施数据科学和分析功能方面有十多年的经验，包括预测分析，机器学习，自然语言处理，运营研究和数据可视化，以改善业务流程和决策。

Joachim Roski博士是Booz Allen Hamilton的负责人，专注于公共卫生和医疗服务，熟知对医疗保健、人口健康和成本/价值的测量、分析和改进。他了解一系列的医疗保健计划，改进、战略测量，分析和评估需求。

Kevi

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大数据时代：要么去改变，要么被改变

ZDNet至顶网服务器频道 07月02日：2015浙商大会迎来了一位重量级嘉宾：国际大数据最顶尖的专家之一、在科技和互联网领域极有影响力的《数据新常态：如何赢得指数级增长的先机》一书作者克里斯托弗·苏达克(Christopher Surdak)来了。站在互联网+的风口，苏达克用大数据给浙商做了一次头脑风暴。告诉消费者“我懂你”，但“太懂你”会引起不适过去15年中，我们不停地问这些问题：客户是谁，他们需要什么产品，需要什么样的价格?但是现在事情相反了，我们不仅要知道是什么，更重要的是要知道为什么。我们要关心客户为什么买，为什么在那个时间买。我们对客户的了解越多，对客户的需求把握也会更加精准。大数据分析最重要的一点就是，当我们有不同的原始数据的时候，首先要保持及时性;其次是预测，下一步怎么做，我们要做有预测性的分析。最后一点也很重要，当有分析结果出来的时候，企业要行动，这个行动要在第一时间内告诉消费者“我懂你”。一个案例就是亚马逊，他们会做一个预测性分析，把货物通过最短距离运送到客户家里。当你根本还没有做出采购选择时，他就预测到了你未来可能会做哪些采购。亚马逊对客户的掌握非常好，...

2017-08-03

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在《图像技术在直播中的应用(上)》中，我们简述了美颜技术1.0的原理与实践问题。在文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别,其原理与具体实践的一些问题。该分享系列整理自涂图CTO在架构师沙龙上的演讲内容。一、浅析机器学习与深度学习——如何让机器看懂世界? 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时，经常把这两个词混着用。由于这两个概念目前最主要应用在图像领域上，所以我们仅就图像识别，尤其是人脸识别方面，区分一下这两个概念。机器学习的概念提出的比较早，上世纪 90 年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据(可以通过廉价劳动力采集获得)去替换专家(具有很多图像方面知识的人)。而深度学习可以算是机器学习的一个分支，只在近十年内才得到广泛的关注与发展。下面说说具体的区别。首先，机器学习识别物体是基于像素特征的。我们会搜集大量的图像素材，再选...

2017-08-03

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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