celikci
New member
Gözetim ya da sanat gibi alanlardaki yanlış adımlardan sonra, sonuçların kaçınılmaz genellemesinin bir ürünü. otomatik öğrenme platformlarıfarklı araştırmalar Yapay Zeka için yeni bir ufka işaret ediyor: mükemmel kişiselleştirme.
Bunun en iyi örneği yeni moda Her insanın tam olarak neye ihtiyacı olduğunu gösteren bir algoritmaya ulaşmak için yatırım yapılan beslenme alanından gelebilir.
Bu, yalnızca öğrenme verilerinin önyargılarla ve belirli konularla ilgili olmayan bilgilerle dolu olduğu teknoloji alanı için değil, aynı zamanda bunların sıklıkla uygulandığı gıda dünyası için de bir paradigma değişimidir. genel tavsiye ve tavsiyeleriki litre su içmek, yüksek düzeyde şeker veya sodyum içeren yiyecekleri sınırlamak ve protein eklemek gibi.
Sorun, her vücudun yiyecek ve egzersize farklı tepki vermesidir, bu da herkes için işe yarayabilecek tek bir diyet düşünmeyi imkansız hale getirir.
Bu nedenle beslenme profesyonellerinin rolü çok değerlidir ancak zaman ve çaba: İyi beslenme, çevresel ve genetik koşullar da dahil olmak üzere konunun farklı faktörlerini dikkate alan bir beslenmedir.
O Ulusal Sağlık EnstitüleriAmerika Birleşik Devletleri'ndeki bir devlet kurumu, doktorların daha kolay bulmasına yardımcı olmak istiyor tamamen kişiselleştirilmiş yemek planları ve makine öğrenimi algoritmalarının harika bir seçenek olduğuna inanıyor.
Bu nedenle yılın başında bu tür projeler için 170 milyon dolarlık bir fon başlattı.
Bu teşvik birçok kurumun ilgisini çekti ve halihazırda 14 çalışma yürütülüyor. En önemli, Hepimizbir milyon Amerikalıyı yaratmaya davet ediyor en büyük ve en çeşitli sağlık veritabanlarından biri bunun bir kaydı var.
Amaç sadece farklı bedenler ve kökenler hakkında değil aynı zamanda yaşam tarzları ve çevre hakkında da bilgi toplamaktır.
Sorun, her vücudun yiyecek ve egzersize farklı tepki vermesidir. Tek bir diyet herkese uyamaz.
İlk sonuçlar elde edildikten sonra araştırmacılar 10.000 katılımcıya ve onların yemeklerine odaklanacak, diğer 1.500 kişi ise yemeklerine odaklanacak. tam bir takip kan, idrar ve dışkı örnekleriyle.
Son olarak 500 katılımcı, gözlemlenmeye devam ederken araştırmacılar tarafından seçilen diyetleri alacak. Tüm bu bilgilerle birlikte 2026 yılında eğitim verilecek. kategorileri yapılandırmak için bir algoritma beslenme uzmanlarının insanların sağlığını koruyabilecek, farklı hastalıkları tedavi edebilecek ve önleyebilecek son derece etkili beslenme programları önermelerine olanak tanıyan son derece ayrıntılı bilgiler.
“İnsanların sadece ne yediğini ve vücutlarının nasıl tepki verdiğini bilmek değil, aynı zamanda bunu tıbbi geçmişleri bağlamına koymak istiyoruz. genetik kayıtlarınız ve yaşadıkları sosyoekonomik koşullar,” dedi fizyolog Leanne Redman.
Hiç şüphe yok ki Hedef çok yüksek ve belki de çok umut vericiancak bunu başarmak için daha önce hiç yapay zeka gibi bir teknolojiye sahip olmamıştık, dolayısıyla umutlu olmak için nedenlerimiz var.
Ayrıca bakınız
Teknopedagoji: gelecek öğretimin anahtarları
Ayrıca bakınız
Sophia: Dünyanın en insancıl robotu ne kadar ileri gidebilir?
Bunun en iyi örneği yeni moda Her insanın tam olarak neye ihtiyacı olduğunu gösteren bir algoritmaya ulaşmak için yatırım yapılan beslenme alanından gelebilir.
Bu, yalnızca öğrenme verilerinin önyargılarla ve belirli konularla ilgili olmayan bilgilerle dolu olduğu teknoloji alanı için değil, aynı zamanda bunların sıklıkla uygulandığı gıda dünyası için de bir paradigma değişimidir. genel tavsiye ve tavsiyeleriki litre su içmek, yüksek düzeyde şeker veya sodyum içeren yiyecekleri sınırlamak ve protein eklemek gibi.
Sorun, her vücudun yiyecek ve egzersize farklı tepki vermesidir, bu da herkes için işe yarayabilecek tek bir diyet düşünmeyi imkansız hale getirir.
Bu nedenle beslenme profesyonellerinin rolü çok değerlidir ancak zaman ve çaba: İyi beslenme, çevresel ve genetik koşullar da dahil olmak üzere konunun farklı faktörlerini dikkate alan bir beslenmedir.
O Ulusal Sağlık EnstitüleriAmerika Birleşik Devletleri'ndeki bir devlet kurumu, doktorların daha kolay bulmasına yardımcı olmak istiyor tamamen kişiselleştirilmiş yemek planları ve makine öğrenimi algoritmalarının harika bir seçenek olduğuna inanıyor.
Bu nedenle yılın başında bu tür projeler için 170 milyon dolarlık bir fon başlattı.
Bu teşvik birçok kurumun ilgisini çekti ve halihazırda 14 çalışma yürütülüyor. En önemli, Hepimizbir milyon Amerikalıyı yaratmaya davet ediyor en büyük ve en çeşitli sağlık veritabanlarından biri bunun bir kaydı var.
Amaç sadece farklı bedenler ve kökenler hakkında değil aynı zamanda yaşam tarzları ve çevre hakkında da bilgi toplamaktır.
Sorun, her vücudun yiyecek ve egzersize farklı tepki vermesidir. Tek bir diyet herkese uyamaz.
İlk sonuçlar elde edildikten sonra araştırmacılar 10.000 katılımcıya ve onların yemeklerine odaklanacak, diğer 1.500 kişi ise yemeklerine odaklanacak. tam bir takip kan, idrar ve dışkı örnekleriyle.
Son olarak 500 katılımcı, gözlemlenmeye devam ederken araştırmacılar tarafından seçilen diyetleri alacak. Tüm bu bilgilerle birlikte 2026 yılında eğitim verilecek. kategorileri yapılandırmak için bir algoritma beslenme uzmanlarının insanların sağlığını koruyabilecek, farklı hastalıkları tedavi edebilecek ve önleyebilecek son derece etkili beslenme programları önermelerine olanak tanıyan son derece ayrıntılı bilgiler.
“İnsanların sadece ne yediğini ve vücutlarının nasıl tepki verdiğini bilmek değil, aynı zamanda bunu tıbbi geçmişleri bağlamına koymak istiyoruz. genetik kayıtlarınız ve yaşadıkları sosyoekonomik koşullar,” dedi fizyolog Leanne Redman.
Hiç şüphe yok ki Hedef çok yüksek ve belki de çok umut vericiancak bunu başarmak için daha önce hiç yapay zeka gibi bir teknolojiye sahip olmamıştık, dolayısıyla umutlu olmak için nedenlerimiz var.
Ayrıca bakınız
Teknopedagoji: gelecek öğretimin anahtarları
Ayrıca bakınız
Sophia: Dünyanın en insancıl robotu ne kadar ileri gidebilir?