[Tyra Talk] 11/12/2023 醫學生物與機器學習的交會-生物人進入機器學習的領域很難嗎?
[Tyra Talk] 11/12/2023 醫學生物與機器學習的交會-生物人進入機器學習的領域很難嗎?
在這個資訊量爆炸的時代，應用機器學習來分析資料是越來越普遍的手段。如果生醫領域的研究者想接觸機器學習，會有很高的門檻嗎?需要懂複雜的數學和高深的理論嗎？謝岡霖博士將分享自己的實務經驗，討論機器學習和生物架構的相似之處，以及如何以機器學習加速生醫研究的進展。
|| Speaker:
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謝岡霖(Kang-LIn, Hsieh), Post Doctoral Fellow, MD Anderson Cancer Center
講者目前任職於安德森癌症醫學中心，目前的研究興趣是利用深度學習來學習不同類型的數據(比如病人的報告，定序，細胞篩藥的結果等)來訓練AI模型，希望能夠透過不同的資訊來源以及結合人類的專業知識來使AI理解與產生更多有用的資訊來加速藥物與疾病研究。
|| Abstract:
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隨著定序技術的發展，醫療技術的進步以及資訊科技的發展，目前健康資訊佔全球30%的資訊總量。在龐大的資訊量下，人類已無法靠著自身的記憶力或理解力來處理數據，獲得結論，與產生知識。在這個嚴峻的挑戰下，利用機器學習來處理數據已經是不得不的選擇了。然而，機器學習一定要數學好嗎?要是資工背景畢業才能學得好嗎?機器學習真的只能是一堆公式所組成的抽象概念嗎?機器學習和生物的架構到底有那些類似的地方?這場演講也許會替你帶來一些新的感受。
|| 研究領域 (Field):
|| 研究領域 (Field):
資訊通信科技, 醫藥衛生、社會福利
|| 研究子領域 (Sub-field):
|| 研究子領域 (Sub-field):
深度學習
|| Chair:
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|| Time:
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11/12/2023 09:00 AM PST
11/12/2023 10:00 AM MST
11/12/2023 11:00 AM CST
11/12/2023 12:00 PM EST
11/12/2023 05:00 PM GMT
11/12/2023 06:00 PM CET
11/13/2023 01:00 AM Taiwan
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