Những ví dụ về Machine Learning

Tạo nhạc bằng Trí tuệ nhân tạo

Liệu thuật toán có thể sáng tác nhạc hay hơn con người?

David Cope là cựu giáo sư âm nhạc tại Đại học Santa Cruz (California). Trong hơn 30 năm, David Cope đã phát triển Emmy hay EMI (Experimental Musical Intelligence), một thuật toán để sáng tác nhạc theo phong cách của các nhà soạn nhạc nổi tiếng.

Bach, Larson hay EMI?

Trong một thử nghiệm do giáo sư Douglas Hofstadter của Đại học Oregon thực hiện, một nghệ sĩ piano đã trình diễn 3 tác phẩm âm nhạc theo phong cách Bach:

• Một tác phẩm của Bach
• Một tác phẩm của Steve Larson
• Một tác phẩm của EMI

Tiến sĩ Larson đã rất buồn khi khán giả kết luận rằng tác phẩm của ông được sáng tác bởi EMI.

Ông cảm thấy tốt hơn khi người nghe quyết định rằng tác phẩm do EMI sáng tác là một tác phẩm Bach đích thực.

Project Baseline

Project Baseline là một sáng kiến ​​nhằm giúp mọi người dễ dàng đóng góp vào bản đồ sức khỏe con người và tham gia vào nghiên cứu lâm sàng.

Trong Project Baseline, các nhà nghiên cứu, bác sĩ lâm sàng, kỹ sư, nhà thiết kế, nhà vận động và tình nguyện viên có thể hợp tác xây dựng thế hệ công cụ và dịch vụ chăm sóc sức khỏe tiếp theo.

Các nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu có thể là chuyên gia trong nhiều lĩnh vực:

• Toán học ứng dụng
• Thống kê tính toán
• Khoa học máy tính
• Machine learning
• Deep learning

Các nhà khoa học dữ liệu cũng có kinh nghiệm đáng kể về dữ liệu lớn:

• Business Intelligence (Trí tuệ doanh nghiệp)
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Thiết kế kho dữ liệu
• Khai thác dữ liệu
• Truy vấn SQL
• Báo cáo SQL

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học bao gồm nhiều lĩnh vực Khoa học dữ liệu, từ Narrow AI đến Strong AI, bao gồm Machine learning, Deep learning, Big data và khai thác dữ liệu.

Áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong y tế

Đại dịch Corona đã thúc đẩy nhu cầu tối ưu hóa chăm sóc sức khỏe y tế.

Machine Learning là một công nghệ mới có thể giúp phát hiện thuốc tốt hơn, rút ​​ngắn thời gian phát triển và giảm chi phí thuốc thang.

Machine Learning cho phép ngành chăm sóc sức khỏe sử dụng "dữ liệu lớn" để đưa ra các quyết định y tế hoặc lâm sàng tốt hơn.

Tuyên bố của FDA

Tuyên bố từ Ủy viên FDA Scott Gottlieb, M.D. về các bước hướng tới một framework đánh giá mới, chuyên biệt cho những thiết bị y tế dựa trên trí tuệ nhân tạo:

"Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning có tiềm năng thay đổi căn bản cách thức cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Khi công nghệ và khoa học tiến bộ, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy việc phát hiện bệnh sớm hơn, chẩn đoán chính xác hơn, các liệu pháp nhắm mục tiêu hơn và những cải tiến đáng kể trong y học cá nhân hóa".