「人々の健康、収入、死亡を予測する」AIモデルが600万人分のデータでトレーニングを経て正式リリース
12月26日のニュースによると、科学者たちは何百万人もの人々の生活データを洞察することで、あなたの健康、収入、死亡を予測できる「占い」AIモデルを開発したとのことです。 . そして正解率は非常に高いです。
プリンストン大学の社会学者マシュー・サルガニク氏は、「このアプローチがさまざまな社会階級にわたって機能することが示されれば、社会に多大な利益をもたらす可能性がある」と述べています。個人の性格と出来事の複雑な相互作用の下で個人の運命を知る
この「占い」AI は life2vec と呼ばれ、デンマーク諸国の複数のデータをスクリーニングします。データベースには 600 万人の雇用、健康、その他のデータが含まれています、収入、社会福祉、職位、病歴などの要素を組み合わせて、合成言語を通じて人生経験に変換します。
例: 「2010 年 8 月、アグネスはコペンハーゲンの病院で助産師として働きながら 30,000 DKK を稼ぎました。」
##チームは、2008 年から 2016 年のデータを使用して life2vec モデルをトレーニングし、それをデンマーク国立統計局のデータと比較しました。 「2020 年までに死ぬか」をエントリーポイントとして採用すると、予測結果の精度が 78% に達することがわかりました。
life2vec モデルの確認に成功した結果、死亡リスクを高めるいくつかの要因を発見しました。早期死亡。低所得、精神的健康診断などが含まれます。時折生じる不正確さは、通常、事故や心臓発作などの予測不可能な出来事によるものです G.、Eliassi-Rad、T.、Hansen、
L.K他、一連のライフ イベントを使用して人間の人生を予測します。 Nat Comput Sci (2023).
https://www.php.cn/link/529ec1f7ea830a51f00dafb5b06cf091以上が「人々の健康、収入、死亡を予測する」AIモデルが600万人分のデータでトレーニングを経て正式リリースの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

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