人工智能的文章和报告研究与开发

集简介:人工智能医疗应用领域的风险投资一直在增加，这与本周这期节目的主题直接相关:医疗行业是如何(以及没有)受到人工智能技术创新的影响。客人的史蒂夫•古兰斯波士顿Excel各种医药相关的风险管理谈一些毫升和人工智能应用程序,他认为被曝光,和触摸创新有更好的机会获得封锁和重定向的政党利益和那些有更多的承诺很快被接受和推广。

当涉及到机器学习的有效性，更多的数据几乎总是产生更好的结果和医疗保健行业正坐在一个数据金矿。麦肯锡估计，在制药和医药大数据和机器学习可以基于更好的决策，优化创新，提高科研/临床试验的效率，并为医师，消费者新的工具创造每年产生了一个价值$ 100B，保险公司和监管机构。
这些数据从何而来?如果我们能看到有标签的数据流，我们可能会看到研发(R&D);医生和诊所;病人;护理人员;等。这些(目前)完全不同的来源是同步这些信息并使用它们来改进医疗保健基础设施和治疗的问题的一部分。因此，当前机器学习和医疗保健交叉的核心问题是:找到有效收集和使用大量不同类型数据的方法，以便更好地分析、预防和治疗个人。
ML在制药和医药领域的应用方寸大成，预示着未来数据、分析和创新的同步性将成为现实。
在Emerj，人工智能研究与咨询公司，我们研究AI如何影响医药行业作为我们的AI景观机会服务的一部分。全球制药公司使用AI景观机会，找出适合AI在他们的公司和AI应用在产业带动的价值。
在这篇文章中，我们利用我们的研究成果，对人工智能在制药和持续创新领域的几个开创性应用进行了分析。

与自由的发展,开源的机器学习和人工智能工具如谷歌TensorFlow和sci-kit学习,以及“ML-as-a-service”产品如谷歌微软Azure云预测API和机器学习的平台,它是各种规模的公司从来没有容易利用的数据。但机器学习是一个如此庞大而复杂的领域。你从哪里开始学习如何在业务中使用它?

集简介:一个从这次采访中最难忘的时刻是，当我们的客人提到拉里·佩奇雇他来解决的情报;很少有人能说这个了，这个说一些关于今天的嘉宾，南多德弗雷塔斯博士 - 在谷歌的资深研究员和教授在牛津 - 以及他目前的工作重心。今天，我与南多谈论过他的研究在谷歌，深度学习熟知的话题。德弗雷塔斯给出了他对于深度学习，在对话界面的应用程序和识别图像和视频，而这是什么技术未来可能看起来像在靠近未来的基本观点。

集简介:当你去哈佛商学院，然后麦肯锡公司在私募股权投资工作，有真的只有一件事没有做的事 - 去硅谷并启动AI启动。至少，这正是CEO Praful克里希纳，当他搬到旧金山，开始Coseer，一个AI公司，专注于理解自然语言和非结构化数据。在本周的节目中，我们谈论其中非结构化数据的生命在业务，以及如何在正确的数据被解锁企业是可以改变的。克里希纳还讨论了如何高管围绕在他们的公司决策如何，还是没怎么，利用AI经验。

[本次访谈已进行了修改和更新。]

事件总结:神经网络如何影响你的生活?当然，在你的脑海中有一个你走来走去，但在你口袋里的那个也几乎是经常存在的。在这期节目中，我们将与yobengio博士讨论在过去十年中，随着深度学习算法和神经网络渗透到研究和商业应用中，计算机软件中的神经网络是如何变得更加普遍和强大的。他还讨论了未来在自然语言处理和个性化医疗等领域进行深度学习的可能性。Bengio是贝尔实验室的研究员，与Yann LeCun一起，现在在Facebook工作，在神经网络成为“酷”的新人工智能技术之前，他一直在研究神经网络。

土特基因组学是朝着实现更好的健康和更好的治疗遗传信息撬动了隆重的转变的一部分。一个从一方向另一方这种转变的“圣杯”是的来临