犯的错误正是机器学习真正非常擅长解决的问题

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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 和 数据。你是一名受过训练的医生。您也是一名科学家和副教授。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 电报号码数据 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，并且在量化疾病负担的领域仍然做了非常非常出色的工作全球。我从克里斯那里学到了很多。



如何做研究。我认为这是一个反复出现的主题 因为我非常幸运和荣幸，我设法花时间和一些非常非常聪明的人在一起，他们投入了大量的时间和精力来教我东西。 我接受过急诊医学培训。在急诊室是 一种令人着迷、有趣但充满压力的经历，因为你不断面临着自己思考和理解问题的能力的限制。所以我完成了医学院学习和住院医师实习，然后开始执业。 当我开始练。