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楼主:hsy12

机器学习哪个更难,围棋还是看病? [复制链接]

发表于 2017-10-6 08:38 |显示全部楼层
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本帖最后由 lm2068830 于 2017-10-6 08:39 编辑
hsy12 发表于 2017-10-6 07:07
把病例倒进去啊。


棋谱是格式化的,病例是非结构的文本,不一样的,病例需要理解 棋谱是机械性的判断。
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发表于 2017-10-6 09:48 |显示全部楼层
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lm2068830 发表于 2017-10-6 08:38
棋谱是格式化的,病例是非结构的文本,不一样的,病例需要理解 棋谱是机械性的判断。 ...

我的理解是病例也可以数字化为0或1,比如检测出白细胞是正常范围就是0,否则就是1。
如今看病不就是通过各种化验来诊断吗?不再是望闻问切了。

发表于 2017-10-6 10:18 来自手机 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-6 09:48
我的理解是病例也可以数字化为0或1,比如检测出白细胞是正常范围就是0,否则就是1。
如今看病不就是通过 ...

有了机器测出来的数据 你也要对历史病例中的诊断结果进行提取,这样才有数据和相对于的病,机器能学习。否则你哪里来的知识 告诉你 一种病对应好几种的不正常的数值呢。而且这种也不现实,单单什么病都要做抽血 外加 全身扫描,政府负担不起,个人也负担不起。你可以看看一部电影叫 Elysium。

发表于 2017-10-6 10:34 |显示全部楼层
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lm2068830 发表于 2017-10-6 10:18
有了机器测出来的数据 你也要对历史病例中的诊断结果进行提取,这样才有数据和相对于的病,机器能学习。 ...

不是很理解你说的,病人的病史也是一部分需要输入机器学习的数据啊。

发表于 2017-10-6 10:48 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-6 10:34
不是很理解你说的,病人的病史也是一部分需要输入机器学习的数据啊。

有专业背景知识会比较容易聊明白,你是做哪方面的。。

发表于 2017-10-6 10:49 |显示全部楼层
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本帖最后由 hsy12 于 2017-10-6 10:51 编辑
lm2068830 发表于 2017-10-6 10:48
有专业背景知识会比较容易聊明白,你是做哪方面的。。


算是IT吧,你是不是学医的?

也许你是强调医生的经验吗?机器学习的过人之处也就是经验的积累吧?
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发表于 2017-10-6 11:01 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-6 10:49
算是IT吧,你是不是学医的?

也许你是强调医生的经验吗?机器学习的过人之处也就是经验的积累吧? ...

我也是IT。PHD读的是NLP,后来做了几年的病例处理,现在做媒体领域的DS。

病例这块需要大量的NLP做语义处理。但是围棋不需要,ML就能解决。
说白了就是 structured data 和 unstructured data 的区别。

你可以了看看这边文章:
http://rutumulkar.com/blog/2016/NLP-ML

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发表于 2017-10-6 11:16 |显示全部楼层
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本帖最后由 hsy12 于 2017-10-6 11:19 编辑
lm2068830 发表于 2017-10-6 11:01
我也是IT。PHD读的是NLP,后来做了几年的病例处理,现在做媒体领域的DS。

病例这块需要大量的NLP做语义 ...


感谢分享,学习了。

我对医这块不了解,不过医学数据的结构化应该要成为这个领域未来的方向,或者说这个适应于任何领域吧,如果需要引入计算机。

机器翻译可能是unstructured data的典型例子?机器翻译今后估计也能做到八九不离十。

语音数据算不算unstructured data?我比较惊讶的是微信里的语音翻译,只要是普通话的语音,微信都能翻成文字,貌似很拽。。。

发表于 2017-10-6 11:22 |显示全部楼层
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本帖最后由 lm2068830 于 2017-10-6 11:30 编辑
hsy12 发表于 2017-10-6 11:16
感谢分享,学习了。

我对医这块不了解,不过医学数据的结构化应该要成为这个领域未来的方向,或者说这个 ...


是的,美国那边医学数据的结构化比较领先 政府扶持这块。澳洲这边还比较落后。我们以前很多项目都是美国那边的。
中英翻译的话,现成的学习的素材很多,像电影的中文英文字幕这种,google翻译现在做的已经不错了。
微信那个应该是语音识别,那个技术很多年以前就比较成熟了。

中英翻译是unstructured data,语言识别应该不算 只是发音和单词的匹配问题。

发表于 2017-10-6 11:32 |显示全部楼层
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lm2068830 发表于 2017-10-6 11:22
是的,美国那边医学数据的结构化比较领先 政府扶持这块。澳洲这边还比较落后。我们以前很多项目都是美国 ...

谢谢,面部识别呢?不过面部识别估计没有什么用处,人可以整容。。。
虹膜识别算不算unstructured data?

发表于 2017-10-6 11:44 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-6 11:32
谢谢,面部识别呢?不过面部识别估计没有什么用处,人可以整容。。。
虹膜识别算不算unstructured data? ...

那种算图像处理,是另外一个领域。structured/unstructured这个术语不适用在图像处理上。
面部识别不难,先把是眼睛 鼻子 嘴巴 这种找出来,之后再判断之间的距离 就能做。
找眼睛 鼻子 这种需要机器学习,google这种大公司招了很多人 专门去人像里面里面 标注这些, 作为学习的素材。
虹膜的细节我不了解。。估计也差不了太多吧。
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发表于 2017-10-6 12:40 |显示全部楼层
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lm2068830 发表于 2017-10-6 11:44
那种算图像处理,是另外一个领域。structured/unstructured这个术语不适用在图像处理上。
面部识别不难, ...

有点理解了。似乎structured/unstructured这种表达不太精准。

NLP,处理文字,难点在于文字里包含humor, sarcasm, subconscious bias等等。
DL,主要处理图像。

不管是图像识别还是语音识别,看似很复杂,但都不包含更深层次的insights。

发表于 2017-10-6 14:07 来自手机 |显示全部楼层
此文章由 chatswood2067 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 chatswood2067 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
应该是看病难,下围棋,其实还是穷举,盘面已经限制其变化的范围,只是目前人脑的能力限制,无法用人脑演算所有可能性,但可以依靠机器的能力来推算。而看病是不同的,人类远没有掌握病因,只是有的领域接近找到病因,机器只是在人类认知的广度上的扩展,深度还需人类探索,所以看病远比下棋难。

发表于 2017-10-28 20:59 来自手机 |显示全部楼层
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肯定是看病啊

发表于 2017-10-29 12:04 |显示全部楼层
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看病不难,一般的毛病都有标准数据,符合数据就可诊断,而且可以试错,到了疑难杂症阶段,可以用超级计算机和人脑会诊。

发表于 2017-10-29 12:06 |显示全部楼层
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各种指标采集,现在有各种生物检验试剂和穿戴设备,随时随地可以检查采集。
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发表于 2017-10-29 13:54 来自手机 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-5 10:39
我也不是太确定,如果是体力精力不济,那如果可以无限延长下棋的时间呢?等老棋手体力精力恢复了,能下得 ...

你的问题很准确,以前日本棋院下一盘棋动辄几个月,所以九段都是老人家。后来主流棋坛都下快棋,日本棋院没落,韩国和中国棋手崛起,年轻人优势凸显,老人逐渐退出

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发表于 2017-10-29 14:13 |显示全部楼层
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sheepYY 发表于 2017-10-29 13:54
你的问题很准确,以前日本棋院下一盘棋动辄几个月,所以九段都是老人家。后来主流棋坛都下快棋,日本棋院 ...

感谢分享,所以可能不是体力精力的问题了。

发表于 2017-10-29 14:30 来自手机 |显示全部楼层
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hsy12 发表于 2017-10-29 14:13
感谢分享,所以可能不是体力精力的问题了。

看病有一部分类似,坐诊医生经验

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发表于 2017-12-15 16:24 |显示全部楼层
此文章由 好奇的喵喵喵 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 好奇的喵喵喵 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
我也觉得下棋更难

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