方法要求人们进行想象他人观点的脑力劳动。当我们相信与我们意见不同的人正在真诚地努力了解我们如何看待某个问题时，我们究所需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。 ，请告诉我们一些您的研究。
以及您打算如何利用机器学习 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。：新领域如何形成，科学家如何分类到这些 手机号码数据 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。 当我开始练习时，我开始看到所有这些关于医学的事情是如此困难，你知道，这确实会让我彻夜难眠。就像，我下班后回家，躺在床上，我会对我送回家的这个病人感到非常紧张，因为我会记得一些关于她的事情，或者有测试我应该订购的，但我没有订购。所以我把很多压力转化为研究，我不。 |
