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  1. 其他人也問了

  2. 2024年2月7日 · 本文作者 Molly Graham 曾經在 Facebook、Quip 等矽谷科技公司擔任過多年高階主管,她在文中以自身經驗出發,結構地分享該如何善用離職後、找到下一份工作中間的休息時間,她自己就「實作」過好幾次。

    • 大數據是什麼?
    • 什麼是「醫療」大數據?
    • 但實際上ai醫療數據為甚麼會失敗
    • 解決方法
    • 結論

    大數據(Big Data) 又被稱為巨量資料, 隨著儲存設備越來越便宜, 越來越大量的資料被儲存,不論企業或研究員都開始思考, 巨量資料對我們的幫助以及如何從中萃取知識。 目前大數據用資料特性可以定義為以下5V: 1. Volume(容量/大):資料量「大」。像是網頁資訊,在社群軟體內,每天可能會產生數億個文章以及按讚、回覆資訊,而日積月累下,將會存放非常巨量的資料。 2. Velocity(速度/快):資料產生和更新速度「快」。 3. Variety(多樣性/雜):資料來源多元、總類繁多,格式雜「亂」,儲存大量的非結構化資料(Unstructured data)。 4. Veracity(真實性/疑): 對於資料的質量與可信賴度存「疑」。 5. Value(價值/珍):資料量龐大,「珍」貴...

    在醫院,每天都會產生數以萬計的資料。 每個病人來到了醫院,會做各種不同檢查,像是量測病人的身體資訊(身高, 體重), 生命特徵(血壓, 心跳, 呼吸速度等等) 或是 放射影像 ( X-ray, CT 等等 )。 而這些檢查的結果都會被存放在醫院的資料庫內,並且隨著時間不斷的倍數增長,對於醫師和研究員來說,這些數據埋藏了許多寶藏在裡面,相對的,也埋藏了許多陷阱。 像是新生兒的名字,在一開始建檔的時候會寫成 “XXX之子”; 或是時態的資料,每個科別都會有自己的儲存方法 (ex: 年/月/日, 月/日/年, 年/月/日 時:分:秒) 等等,尤其是急診資料,在很多緊急情況下,醫師或是護理師時常會不小心輸入錯誤資訊。 但是當克服這些資料髒亂問題後,我認為「 AI + 醫療大數據」可以產生無限種可能。...

    「AI in Healthcare」 議題其實已經有許多大企業開始投入開發,但是 Watson 和 Google都陸續宣告失敗,原因是什麼呢? 我以個人觀點列出以下原因: 1. 醫療體系封閉 醫療資料因為隱私的問題,基本上是完全無法攜出各醫院的,導致資料和模型在各醫院無法做交流。當資料量不夠全面時,各醫院訓練出來的模型通常都會有資料偏差(Bias)問題,使得A醫院訓練出來的模型無法在B醫院使用。 當資料集的某些元素比其他元素具有更大的權重或大小時,我們稱之為有偏見的資料集,此類的資料集通常做不出通用模型,從而導致結果偏斜,準確性水平低和分析錯誤。舉例來說: 當資料集內都只有黃種人資料而訓練出來的模型,通常用在白種人的資料集內會導致結果與預期差距甚大。 1. 資料面的問題 我們從標籤(labe...

    以下我會針對上面提到的困難,介紹一些現有處理的方法 1. 當出現資料偏差(Data Bias)該怎麼做?: 在醫療資料內,會有很多原因造成資料偏差,包含病人的生理差異(男生/女生)、種族差異(黃種人/白種人)、甚至社會文化差異(閩南人/原住民)。訓練偏差的資料會產生偏差的模型,而導致錯誤的分類結果。而為了解決此問題,可以嘗試使用 Google 在2017年提出的新想法 — 聯邦式學習 (Federated learning) $^2$。在近幾年,AI LAB致力於推動台灣的聯邦學習醫療聯盟,期望能共同打造善用台灣醫療大數據的智慧醫療產品。 資料偏差議題可以參考的影片 : 推薦的聯邦學習Python Package: https://www.tensorflow.org/federated‍ ...

    如果把AI比喻成一艘行駛在水上的大船,而水就是我們的大數據。水亦能載舟,也能覆舟。在航行的時候,會遇到各種不同類型的水,要怎麼航行到達目的地,就要靠各個掌舵人大顯身手了。 「如果你懂海,海就會幫你」— 海龍王彼得

  3. Alvis 用他自身的的故事告訴我們,即使遇到許多阻礙,只要平常心、持續學習,一定可以看到自己的進步、看到改變的可能性,讓我們期待 Alvis 未來的發展!. (也來看看: 下班後充實自己 成為搶手的科技人才!. 今年 42 歲的 Alvis,歷經中年失業、健康惡化 ...

  4. 2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer的工作原理. Transformer在自然語言處理中的應用. 對AI發展的影響. 在人工智慧領域,Transformer模型自2017年由Google的研究者介紹以來,已成為最具影響力的創新之一。 它不僅改變了自然語言處理(NLP)的面貌,還對整個AI技術的發展產生了重大影響。 本文將深入探討Transformer的基本原理、結構特點以及它如何推動AI技術的突破。 Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制(self-attention mechanism)的一種架構,它能夠在處理序列數據時,同時考慮序列中的所有元素,這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。

  5. 土象星座—代表身體 (魔羯.金牛.處女) 大家應該常常會在網路上看到各個星座的解析,不管是個性、感情觀、處理事情的態度,甚至也有很多youtube的頻道會拍攝十二星座面對xx事情的反應等等的話題。. 不得不說,在我有生之年,確實遇到很多星座得以解釋個性 ...

  6. 5個務實的時間規劃原則. 發佈日期: 2019 年 10 月 31 日 作者: Yenting. 內容目錄. 1. 了解自己的生活狀況,規劃出可學習的時段. 2. 每週宏觀擬定計畫,並拆成最小單位一一分配. 3. 永遠都要多預留時間,不易高估自己的拖延力. 4. 學習前有宏觀的脈絡、學習後做摘要筆記. 5. 找到讓自己快速專注的方式. (本文作者是ALPHA Camp的 學習教練 Yenting,同時負責AC課程的 職涯Launchpad計劃 ) 線上程式課程學生幾個常見的痛點是:學習動力不足、時間管理、無外力制約、以及缺乏成就感 / 有趣。 在職進修的人更是需要好的時間規劃,先前在〈 自學程式必看! 如何做好每週時間管理、不再半途而廢?

  7. 2023年5月16日 · 給學弟妹的建議:有方向性的嚐試. 大學時主修電子工程的魏昭寧(以下簡稱 James),畢業七年後卻開了吃義燉飯等三家餐廳。. 一頭栽入餐飲業的 James,不只有對研發料理的熱忱,更看見餐飲業的需要,抱持著以科技改善飲食的願景,究竟是什麼樣的人生轉折 ...