了解数据科学时代亚组的统计学意义

了解数据科学时代亚组的统计学意义

统计模型通常用于从大量数据中得出推论。它们直接影响到几个学科,包括精确医学和个性化学习,这些学科依赖于有关个人和群体的信息来预测特定干预对人群亚群的预期效果。尽管在大数据中找到令人印象深刻的关联相对容易,例如[…]

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TOMMIE科学网络:高级研究的高速网络

TOMMIE科学网络:高级研究的高速网络

由于科学研究项目越来越关注利用“大数据”,大学和研究中心需要升级他们的研究网络,以便在内部和外部提供大型和笨重的数据集的管理和共享。明尼苏达州圣托马斯大学认识到这一需求,首席信息官和创新与技术服务副总裁[...]

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“大数据”分析的开源生物信息解决方案

在这篇研究文章中:Griffin博士和Jagtap博士的研究集中在Galaxy-P项目上——开发、测试、优化和应用多组学软件工具来解决各种生物学问题,包括癌症和大数据研究。

Drs Tim Griffin和Pratik Jagtap以及明尼苏达大学的Galaxy-P团队正在努力在开源平台上开发工作流程,以分析多OMIC数据。他们目前正在专注于使用基于星系的框架来调查基于质谱的“OMIC”数据的基因组数据集的集成。但从长远来看,他们的目标是[...]

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来自大数据的偏见:偏见的计算机

在本文中,Nasraoui教授的工作重点是大数据。她研究了机器学习如何导致不可靠和有偏见的模型,围绕可解释性的问题,以及增加的个性化是否有助于观点的两极分化。

大数据和机器学习似乎是每个问题的现代流行语答案。医疗保健,欺诈和销售等领域只是一个被认为受益于可以在巨大数据集上培训的自学和改善机器的地方。但是,我们如何仔细审查这些算法并调查可能的偏见[...]

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