Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-Daphne Koller ha pasado de centrarse en la investigación en aprendizaje automático a aplicar ML para crear un impacto significativo, especialmente en el cuidado de la salud.

2.-Su trabajo en patología computacional demostró que el ML basado en datos podía diagnosticar cáncer de mama mejor que los patólogos al analizar el microambiente del tumor.

3.-Fue difícil lograr que las empresas tradujeran la investigación académica de ML como esta en práctica clínica sin campeones internos.

4.-Existe una barrera cultural significativa entre las comunidades de aprendizaje automático y ciencias de la vida debido a diferentes formas de pensar.

5.-Las grandes empresas farmacéuticas a menudo tienen silos entre experimentos científicos y análisis computacional que obstaculizan la aplicación innovadora de ML.

6.-Los estudiantes interesados en aplicar ML al cuidado de la salud deben aprender el vocabulario de ambos lados y abordar las colaboraciones con una mente abierta.

7.-Koller intenta guiar su carrera considerando cómo maximizar su impacto único para dejar el mundo en un lugar mejor.

8.-Pocas personas son bilingües en aprendizaje automático y biología/salud, lo que presenta una oportunidad para tener un impacto desproporcionado.

9.-Koller cofundó Coursera inesperadamente cuando los cursos en línea que ayudó a lanzar en Stanford ganaron grandes audiencias mundiales.

10.-Permaneció en Coursera durante 5 años, dejando Stanford, para ver la empresa y la misión hasta el final.

11.-Lo que más le enorgullece es las vidas que Coursera ha transformado al proporcionar acceso a la educación que permite a las personas mejorar sus circunstancias.

12.-Como mujer en campos dominados por hombres, Koller ha evitado el acoso sexual flagrante pero constantemente enfrentó sutiles desaires y falta de reconocimiento.

13.-Para mejorar la diversidad, las personas deben hablar sobre incidentes sesgados y la comunidad debe valorar el trabajo que tiene un impacto social significativo.

14.-Las direcciones emocionantes de investigación en ML incluyen técnicas para aprender de pequeños y heterogéneos conjuntos de datos comunes en aplicaciones científicas.

15.-La comunidad se beneficiaría de mirar nuevos dominios de problemas más allá de los conjuntos de datos de referencia comúnmente utilizados.

16.-La necesidad de interpretabilidad en los modelos de aprendizaje automático depende del conjunto de datos y del problema específico.

17.-El aprendizaje profundo ha demostrado su valor más allá de las expectativas, pero no siempre es la solución correcta: se necesita una combinación cuidadosa de problema y enfoque.

18.-Los modelos que combinan conocimiento con datos pueden ser valiosos para ciertos problemas en lugar de enfoques puramente basados en datos sin conocimiento.

19.-La causalidad es muy importante, especialmente para aplicaciones biológicas y médicas que a menudo involucran preguntas de intervención en lugar de solo asociativas.

20.-La comunidad de ML no ha dedicado suficiente atención a desarrollar y aplicar enfoques de inferencia causal.

21.-Para aplicar mejor ML en biomedicina, los biologos y los investigadores de aprendizaje automático deben diseñar experimentos colaborativamente para habilitar los enfoques de ML.

22.-En los últimos 5 años, han surgido herramientas experimentales de alto rendimiento en biología para generar conjuntos de datos a una escala útil para ML.

23.-Koller lanzó recientemente una empresa para reunir a biologos e investigadores de ML para resolver colaborativamente problemas importantes en el descubrimiento y desarrollo de medicamentos.

24.-El desarrollo tradicional de medicamentos está impulsado por hipótesis, enfocando recursos en ensayos clínicos de un pequeño número de objetivos terapéuticos elegidos intuitivamente.

25.-Aplicar ML y experimentos de alto rendimiento para explorar ampliamente muchas hipótesis terapéuticas podría mejorar las tasas de éxito de los ensayos clínicos.

26.-Aunque no se pueden eliminar los largos plazos de los ensayos clínicos, ML podría ayudar a identificar participantes para demostrar la eficacia de manera más eficiente.

27.-Reducir los plazos de desarrollo de medicamentos de 15 años a 5-7 años mediante la aplicación de ML sería un gran logro.

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