OMG ... Так много данных
С момента зарождения Интернета компьютер превосходно собирал данные. Данные во всех формах: изображения, видео и чрезвычайно подробные письменные работы могли быть сохранены и сохранены. Всего лишь несколько лет назад мы наблюдали экспоненциальный рост объема данных. Это абсолютно неслыханно! Все мы проводили опросы, заполняли заявки или делали снимки, которые хранились в «облаке». Облако - это, по сути, хранилище, состоящее из серверов в центрах обработки данных по всему миру. Что может означать вся эта информация? Что с этим делать? Как знание того, что говорят нам эти данные, может быть полезным в нашей повседневной жизни? Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь решить, пожалуй, самый важный аспект нашей жизни: наше здоровье.
Среди множества идей, одной из вещей, которые привлекли меня к науке о данных, была разработка набора инструментов, которые я могу использовать с любыми формами данных и, возможно, найти в них что-то новое. Я помню, как сказал себе: «Я смогу узнать все обо всем». Когда я начал обдумывать возможные идеи для блога, я застревал, пока не пошел в спортзал и не увидел перед собой двух женщин в танцевальной студии. Одна из них была юной гимнасткой, чье тело и мозолистые руки и ноги показали вам все, что она собой представляет. Другая - женщина постарше, которая не уделяла так много времени физическим навыкам. Гимнастка выполнила полную растяжку в блинчике, а затем поднялась в стойку на руках. Под впечатлением от всех, кто ее видел, только она знала, сколько времени она потратила, чтобы сделать это так легко. Затем пожилая женщина попыталась воспроизвести то, что она видела. Как вы уже догадались, ей не повезло. И тут мне в голову загорелся колокольчик. Можно ли применить машинное обучение к упражнениям или, в более широком смысле, к здоровью?
Какое здоровье?
Здоровье - еще одно из тех популярных ключевых словечек. Что именно это означает? В качестве примера предположим, что ваше здоровье состоит из трех составляющих (определения могут быть разными): образа жизни, фитнеса и питания.
Образ жизни: привычки, уход за собой и повседневная жизнь.
Фитнес: упражнения
Питание: Диета
Образ жизни включает в себя как хорошие, так и плохие привычки. Это также успокаивает ваше психическое здоровье и общее самочувствие. В таких продуктах, как приспособление для подгонки, используется акселерометр (прибор, измеряющий ускорение) для записи данных о движении и преобразования их в цифровые измерения. Таким образом он подсчитывает ваши шаги и измеряет пройденное расстояние, сожженные калории и качество сна. Уже были предприняты большие шаги по внедрению технологий в наше здоровье. Под фитнесом понимается все, что связано с физической активностью. Чтобы оставаться в форме, мы занимаемся многими вещами, такими как тренировки с отягощениями, как высокоинтенсивные, так и низкоинтенсивные кардио, или различные упражнения с собственным весом, такие как йога или гимнастика. Наши смартфоны более чем способны отслеживать наши физические движения: наши подходы, повторения и различные упражнения. Отслеживание этих данных может в конечном итоге привести к созданию алгоритмов машинного обучения, которые могут рекомендовать упражнения и движения для прогрессирования. Наконец, питание касается диеты и пищевых добавок. Я искренне верю в утверждение: «Вы - то, что вы едите», поэтому, если ваша цель - хорошо выглядеть и чувствовать себя, очень важно правильно дополнять и есть правильную пищу. Основываясь на информации, которую мы вводим в наши фитнес-приложения, рекомендательные системы также могут работать так же, как и при выполнении упражнений.
Рекомендательные системы
Чтобы понять, что такое рекомендательные системы, важно понимать, что такое алгоритм. Согласно словарю Мерриам Вебстер, алгоритм - это процедура для решения математической задачи за конечное число шагов, которая часто включает в себя повторение операции. Другими словами, это правило, которое мы даем машинам для непрерывной итерации по набору элементов. Люди очень способны выполнять эти сложные правила, но нет сомнений в том, что компьютер может делать это быстрее, с меньшим количеством ошибок и многократно. Рекомендательные системы - это алгоритмы, которые помогают находить новые и актуальные товары или продукты для пользователя на основе предыдущих покупок или тенденций «выбора».
Не только указанные выше крупные компании могут извлечь выгоду из этих алгоритмов. Эти различные рекомендательные системы также могут сыграть огромную роль в здоровье. В части здоровья, связанной с образом жизни, с помощью машинного обучения можно приобрести новые положительные привычки, сформированные на основе ранее отслеживаемых данных. Искусственный интеллект может помочь определить состояние, в котором находится пользователь, задавая различные вопросы в разные дни, чтобы понять, как он или она поживает. На основе общих ощущений в сочетании с вехами для упражнений рекомендательные системы предложат следующий возможный прогресс для достижения цели. Уэйн Дартналл, генеральный директор Performance Lab Arda, сказал:
«Машинное обучение помогает нам определить конкретное состояние, в котором находится отдельный пользователь. И наш ИИ помещает это состояние в контекст, позволяя нашим клиентам давать пользователям своевременные и актуальные советы. Оба имеют решающее значение для настоящего виртуального коучинга ».
Виртуальный коучинг - это идея, которая сейчас активно изучается и позволяет пользователям по-новому взглянуть на упражнения. В зависимости от ваших целей в области питания ИИ будет работать аналогичным образом. Системы рекомендаций будут рекомендовать более здоровое питание на основе продуктов и добавок, которые нравятся пользователю.
Будущее машинного обучения в здравоохранении
Цель использования искусственного интеллекта и методов машинного обучения в нашей жизни - отслеживать тенденции, чтобы в конечном итоге улучшить нашу жизнь и жизнь тех, кого мы любим. Эти методы все еще витают в воздухе и очень новы, но имеют большой потенциал. Используя искусственный интеллект, мы можем продолжать понимать причины изменения поведения на основе различных показателей здоровья. Было бы здорово увидеть алгоритмы, предсказывающие болезнь или недомогание в организме, чтобы подумать над эффективными стратегиями противодействия. Я не сомневаюсь, что мы идем в этом направлении.
