作為一名機器學習研究員，您不喜歡該領域最近的趨勢是什么？

數(shù)據(jù)優(yōu)先于洞察力。當然，如果有更多數(shù)據(jù)，機器學習研究人員必須使用它！然而，人類的洞察力可以作為機器學習/人工智能的補充。例如，邁克爾·劉易斯（Michael Lewis）在其著作“撤銷項目”（The Undoing Project）中表明，機器在診斷方面勝過醫(yī)生。然而，他未能討論的是，如果醫(yī)生使用機器協(xié)助診斷，他們可以做些什么。要理解這一點，請考慮基于7個因素的診斷。如果醫(yī)生在他/她面前有一份檢查表，他/她可以從檢查表中看出可能的診斷是什么，減少診斷偏倚的可能性。下一個合乎邏輯的步驟是將清單放在計算機上。機器可以從數(shù)據(jù)和醫(yī)生那里學習，而醫(yī)生最終可以從機器中學習。很酷的東西，它可以挽救生命，如果做得好的話。

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