Day: November 12, 2023

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当 Twitter 在四月份推出负责任的机器学习计划时，这并不令人意外。其他大公司（例如谷歌和微软）已经采取了自己的措施，以实现更加道德、合规、安全和以人为本的人工智能。而且，如果您等待一段时间，您很快就会看到其他公司将如何效仿。 这是有道理的，尤其是当机器学习和人工智能在我们每天使用的多种产品中实施时。如果不负责任地开发和使用这些技术，人们可能会受到各种影响，从用户体验有限等无害的事情到遭受歧视等更严重的问题。 幸运的是，这种更负责任地使用机器学习的转变正变得越来越明显和广泛。这就是为什么真正理解它的含义以及为什么我们都需要接受它，讨论负责任的机器学习，甚至要求 工程师、开发团队 开发服务、自由开发人员、初创公司、大公司和任何其他参与者这样做是很重要的。 这在机器学习开发中发挥着作用 什么是负责任的机器学习？ 负责任的机器学习没有单一的定义。这是因为不同的人和组织对该责任的限制有不同的看法。例如，Twitter 的“负责任的机器学习计划”指出，这种责任包括照顾其 ML 算法的决策、确保其结果的公平性和公平性、保证所有 ML 相关决策的透明度以及支持机构和算法选择。它还包括研究机器学习随着时间的 巴西手机号码数据 推移可能产生的影响。 尽管这个定义看起来很全面，但它肯定更适合 自己对机器学习的使用。但它确实展示了负责任的机器学习的良好定义应该包括什么：机器学习本身的使用及其发展和效果。 这就是为什么我认为最好的定义来自道德人工智能和机器学习研究所，该组织制定了一系列原则来指导机器学习系统的负责任开发。 这些原则如下： 人体增强。 人们相信机器学习可能会提供错误 的预测，这就是为什么它总是需要人类来监督它。 偏差评估。致力于不断分析机器学习中的潜在偏差以纠正它们。 通过论证的可解释性。任何开发基于机器学习的工具的人都应该致力于提高其透明度。 可重复的操作。机器学习应该拥有适当的基础设施来保证机器学习系统操作的可重复性。 位移策略。机器学习开发应该减轻机器学习采 地理标志列表 用对人类的影响，特别是当自动化解决方案取代工人时。…

能容纳特定数量的人员，这意味着在任何给定时间只能为特定实验室授权有限数量的研究项目。虚拟研究项目的情况并非如此。 想要了解有关如何获得医学预科课程最佳研究体验的更多详细信息？该视频适合您： 学生面临的主要问题是他们不知道在哪里可以找到研究机会。因此，以下是寻找虚拟研究机会的三种方法： 1. 在线 虚拟研究项目是在网上进行的，因此在寻找这样的机会时从那里开始是再合适不过的了。它可以像在网络浏览器的搜索栏中输入“医学预科学生的虚拟研究机会”一样简单，然后从那里开始。一些大学、学院、个人和学术公司提供虚拟研究机会，他们通常会在其网站上提供这些信息以供审阅。 我们建议您从谷歌搜索开始，并特别关注帮助医学预科和医学院学生的公司。例如，其网站上有一系列夏季本科生研究项目，其中一些是虚拟的。一些合格的学术咨询公司也提供虚拟研究项目是其中之一。 我们目前为医学预科 学生提供最好的虚拟研究 机会之一 。参与研究项目的学生可以自主工作并培养我们之前讨论过的批判性思维技能，但他们的每一步也都受到我们研究专家团队的 指导。我们的专家帮助我们的学生从我们拥有的众多研究主题中进行选择，帮助他们找出最适合他们的候选主题，同时允许他们遵循自己的 韩国手机号码数据 学术兴趣。 BeMo 为医学预科学生提供的虚拟研究机会持续四个月或一年。其中包括指导学生进行方法论、文献检索、数据分析、研究稿件创作、科学传播和研究演示的研讨会。这意味着学生不仅有机会提高技能、完善医学生简历和应用，而且还可以学习对他们在医学院内外有价值的其他技能。 2. 高等院校 并非所有大学都提供虚拟研究项目，但其中有几所大学提供。例如，如果您就读于 最好的本科商学院之一，那么很可能至少有一个为学生提供的研究机会。例如，芝加哥伊利诺伊大学有一个夏季研究机会计划，旨在向二年级和三年级学生介绍学术研究经验。 我们建议您与您的助教和教 授交谈，直接询问他们可能正在进行的项目，或者您可以提出具体的研究想法（如果有）。 此外，您应该查看学校的公告板，尤其是您的教师和医学院的公告板（如果您的学院或大学有的话）。教授、助教和博士。需要研究项目帮助的候选人通常会将这些信息放在他们的页面上。通常，当学校刚刚 地理标志清单 推出虚拟研究项目或试图推广他们已有的项目时，他们通常会在校园周围的实体公告板上发布相关信息，但他们也可能会在网上向学生做广告。 此外，我们强烈建议您不要局限于您目前就读的学校。如果您有可能，您可以选择在暑假、进入医学院之前的间隔年甚至学年期间参与另一所大学的研究项目。一些大学设有虚拟研究项目，向未就读本科课程的学生开放。例如，贝勒医学院有暑期本科生研究培训 ( SMART ) 计划，旨在为有兴趣从事医学研究的本科生提供基础研究经验。

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