无论您是否同意下面详述的 Chad 的方法，无可争议的是他的观点如何引发大量辩论。 “一个阵营生我的气，因为他们认为这不是什么新鲜事，它需要长期的手动流程和具有 30 年经验的数据架构师。...在深入探讨这种方法的挑战和建议的替代方案之前，值得探索一下我们是如何得出我们所定义的“现代数据堆栈”的。 我们是怎么来到这里的？...接下来，是时候起草数据合同了，这是业务和工程主管之间关于事件/实体的架构应该是什么以及该资产最有效最需要的数据的协议。...随着事情的变化（也许一项服务需要变得很多），或者如果数据科学家心目中的模式与现实世界中发生的事情不相符，还需要一个位于仓库外部的映射层。 映射应该通过流式数据库在仓库上游或在仓库本身中处理。...祝您在数据质量之旅中好运 现代数据堆栈有许多排列，作为一个行业，我们仍在经历一个实验阶段，以了解如何最好地铺设我们的数据基础设施。
开始前： 大型、公开可用的神经影像数据集在神经科学领域正变得越来越普遍。...因此，使用处理过的数据可能需要更多的时间/专业知识来理解其他团队的处理管道。 ix.有关原始数据与已处理数据的优缺点的完整讨论，请参见(Barron and Fox, 2015)....e.然而，如果有任何事情需要纠正(可能是在管道的初始设置期间)，或者数据需要以不同的方式处理，成本就会开始增加。 f.实验室节省时间和金钱的最大方法之一是共享相同的预处理数据，而不是自己重新处理数据。...f.研究者可能希望在此阶段预先登记他们的研究和分析计划(关于如何预注册研究，请参阅下面的“故障排除”)。 关键: DUA必须在使用数据之前得到批准。...xii.例如，应包括提供成像采集参数、预处理管道和行为测量的总结，以及如何使用和分析数据的描述。 预期结果 我们有详细的步骤，如何在数据生命周期的所有阶段使用开源数据集。
在本研究中，我们提出了一种用于RBD检测的全自动管道。” 他们指出，RBD的一些自动评分算法已经存在，它们考虑了多导睡眠图和无睡眠的REM睡眠证据，这是国际睡眠障碍分类标准化的RBD诊断的两个要求。...在建立数据集时，牛津科学家从蒙特利尔睡眠研究中心的53名患者中获取睡眠研究记录，这是一个基于实验室记录的开放存取数据库。所有这些都由专家注释并经过预处理以减少噪音。...在测试中，使用手动注释睡眠分期时，准确度提高了10％至96％，并且在使用自动睡眠阶段时保持较高的准确率（92％）。...该团队指出，通过更好的自动化睡眠阶段分类可以进一步改善结果，可能是一种涉及深度学习的技术，分层数学函数模仿大脑中神经元的行为。...团队表示，“该算法优于单个指标，该研究验证了一种易于处理，全自动化且敏感的RBD识别管道，且可以转化为可穿戴的技术。”
而现在仅仅过去不到3年的时间，而如果回头看人类大脑执行计划，当时规定的三个阶段分别是： 一阶段：最初两年半，专注ICT平台初始版本建立，并收集筛选过的战略数据； 二阶段：接下来四年半，加强战略数据收集，...总体来说，欧洲人脑计划的总目标是建立为未来神经科学、医学和计算所需的全新信息和计算技术基础，由此促进全球的合作研究，总结现有关于人脑的一切知识，并通过在超级计算机上建模和仿真重建人脑，直到其各个细节。...在调解委员会发布详细批评报告的前几天，欧盟委员会也发表了一份审查报告，明示了人类大脑计划需要改革，并表示对调解措施表示欢迎。在这些改革下，人类大脑计划的未来会怎样？...然而，对于那些在过去两年的纷争中受到迫害的学者来说，欧洲人类大脑计划还需要展现出它是值得被人们信任的。...参与到先期加速阶段中的一些核心的神经学家已经决定了不再参与下一个阶段，只是旁观未来脑计划会发展成什么模样。
一旦我们对数据有了感觉，我们就会开始设计一些我们认为对我们的问题感兴趣的功能。然后我们进入建模阶段并开始处理一些实验。在这个阶段，我们定期手动执行不同的实验步骤。...下面是上述方法的错误之处。 手动:这些步骤非常手动，每次都是从头开始编写的。每次数据科学家需要进行新的实验时，他都需要查看他的笔记本，更新它们并手动执行它们。...如果模型需要用新的训练数据刷新，数据科学家需要再次手动执行他的代码。 耗时:此手工流程耗时且效率不高。...下面是数据验证组件的典型行为: 它计算并显示关于数据的描述性统计信息，它还可以显示连续数据跨度的描述性统计信息(例如，当前管道执行N和上次管道执行N-1之间的数据)，以查看数据分布是如何变化的。 ?...在生产中，下面是一个示意图展示在通过不断的训练的情况下，视图如何生成关于新到数据的统计信息、验证它并生成异常报告: ? 3、数据ETL 在这个步骤中，为ML任务准备数据。
比如说，我最近在与一家大型金融机构合作，共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控，我团队中的一名数据科学家就在谈论K-均值聚类和神经网络。...忍住对专家访谈进行定性分析的冲动，这没有必要。 专家系统旨在进行自己的分析。艰苦的工作在分析中并不多，难就难在框架的搭建和微调上。在这方面，它类似神经网络。...你的任务就是告诉系统如何思考，然后让系统为自己处理思考任务。 3. 设计框架 将冗余性(verbosity)设计到你的专家系统框架中。专家系统由两个基本部分组成：知识库和推理引擎。...知识库负责存储关于设计领域的事实，而推理引擎负责将归纳(正向链)推理和演绎(反向链)推理运用到知识库中的事实。 这两个系统都必须精心设计，让你可以了解专家系统在想什么。...到头来这是值得的，但是勤奋和耐心在这个阶段会给你带来好处。 6. 改进系统 请专家委员会做以后的审查。
用梯度增强决策树（Gradient Boosted Decision Tree ，GBDT）模型取代手动操作的评分功能，是Airbnb历史上最大的一次关于客房预订应用的改进。...值得关注的是，Airbnb团队已经拥有了在机器学习、数据管道和在线控制实验平台等方面的丰富经验。在此基础上，他们向神经网络迈出了第一步。 值得这么做吗？...摒弃复杂性 在我们最后一次的飞跃中，能够通过简单地将训练数据缩放10倍并移动到具有2个隐藏层的深度神经网络来降低所有的复杂性。...给模型“喂”数据 伴随着模型架构的快速发展，这些模型中的特性也相应地发生了变化。 第一次尝试训练神经网络时，我们简单地将用于训练GBDT模型的所有特性都输入到神经网络中，但结果很差。...例如，在下面的图表中显示模型对价格的敏感度，但也显示了这个版本的模型并没有像预期的那样进行审查。 ? 心得和体会 转向深度学习不仅仅是改变模型的内部结构，也要改变它的规模。
自动机器学习综述 自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。...Feature Labs是数据科学机器的创造者Max和Kalyan创建的一家公司。 DataRobot使用一个称为模型蓝图的概念来实现自动化特征工程，该概念在机器学习管道中堆叠了不同的预处理步骤。...这是通过使用经DataRobot科学家调整过的模型实现的，因此能够使用预先设置的超参数运行几十个模型。它最终会选择一个准确率最高的算法。它还允许数据科学家手动干预和调整模型，以提高准确性。...在Cloud AutoML谷歌中，通过只从用户获取标记数据并自动构建和训练算法，数据科学家能够训练计算机视觉、自然语言处理和翻译的模型。...Google CloudML TPOT是用于自动化机器学习的Python库，它利用遗传编程优化机器学习管道。ML管道包括数据清理、特征选择、特征预处理、特征构建、模型选择和参数优化。
我们认为，现在需要的是一个社区驱动的注册表，使新的生物医学AI的作者能够轻松地生成可访问的、可浏览的和可引用的报告，从而使科学界能够仔细检查和审查。...数据 在生物医学研究中，通常的做法是在同一管道中包含多个数据集，以获得对复杂生物过程的洞察力。...由于大多数人工智能方法都不是尺度不变的，数据通常需要在预处理过程中进行归一化处理。因此，AIMe询问作者是否对他们的数据进行了预处理，如果是的话，如何进行预处理（D.x.7）。...他们还需要提供有关主要人工智能方法、数据模拟器（如果适用）和预处理管道（R.2）的源代码可用性的信息。接下来，AIMe询问作者是否提供预训练的模型，例如，将其上传到Kipoi等资源库（R.3）。...对AIMe的贡献 AIMe注册表的贡献功能允许科学界感兴趣的成员通过提供改进建议和申请加入指导委员会（如下文关于管理的部分）来积极塑造AIMe标准的未来版本。
例如，API 将以 JSON 格式导出数据，引入管道不仅需要传输数据，还需要应用轻度转换，以确保数据采用可加载到数据仓库中的表格式。在引入阶段完成的其他常见轻量级转换是数据格式化和重复数据删除。...目前，这种紧密集成是可能的，因为大多数zero-ETL架构要求事务数据库和数据仓库来自同一云提供商。 优点：减少延迟。没有重复的数据存储。少一个故障源。 缺点：在引入阶段自定义数据处理方式的能力较差。...ETL 管道现在是 ELT 管道。数据池不像两年前那样无固定的形状。 随着现代数据堆栈带来的这些创新，数据工程师在决定数据如何移动以及数据消费者如何访问数据方面仍然发挥着核心的技术作用。...尽管 ChatGPT 生成代码的能力背后大肆宣传，但这个过程仍然掌握在技术数据工程师手中，他们仍然需要审查和调试。...大型语言模型的可怕之处在于它们如何从根本上扭曲数据管道或我们与数据消费者的关系（以及如何向他们提供数据）。 然而，这个未来，如果它成为现实，仍然强烈依赖数据工程师。
这些平台的目标是以一种更加灵活的方式传播科学知识，跳过验证过程中通常需要的等待时间。这是机器学习的关键之一，以及开放的文化，它让这个领域以近年来的速度发展。...实验和结果：包含图形，可视化文件和表格的部分 结论：研究结果总结 参考：从其他工作中获得的知识 随附文档：如果有一点需要进一步解释，会在这里进行详细解释。 如何阅读论文？...机器学习是数学，语言学，计算机科学，信号处理等领域最广泛的科学领域之一，每个领域都有其独特的方法集。...这意味着，在一篇论文中，从神经网络的层次结构来解释神经网络，在另一篇论文中，通过信号处理算法来解释，而在另一篇论文中，通过贝叶斯概率公式来解释。...就我个人而言，我不喜欢论文，我喜欢它们如何促进集体知识的增长，但是我不认为它们是传播知识的最合适方法，它们很难被消化并且读者必须（通常）要真正吸收他们提出的所有建议，需要付出巨大的努力。
在CPU上训练神经网络需要很长时间，而普通的GPU可以使一个简单的神经网络（例如深度学习）快50-70倍。 我不喜欢网格搜索。 我这样做相当于手动。...11.如何提高Kaggle排名？ 这不是一个一夜之间的事情。你只需要继续学习。 以下是我的一些建议： 学习更好的编程：如果你知道R那么学习python....如果一个人在Kaggle上做得很好，那么她会在她的职业生涯中成为一名成功的数据科学家吗？ 有一定比例的重叠，特别是在制作预测模型时，通过python / R处理数据并创建报告和可视化。...数据询问/探索 数据转换-预处理 掌握工具知识 熟悉度量和优化 交叉验证 模型校正 集成 22.你如何看待数据科学家工作的未来？自动化会扼杀这份工作吗？ 不，我不这么认为。...一段时间后，你将创建可以相对较快处理这个的管道。 但是，你总是需要在这方面花时间。 32.如何在没有强大的机器的情况下计算大数据？
现代人工神经网络中如何计算和分配这种错误 - 通过误差反向传播[32]（反向传播） - 从本质上讲被认为是神经生物学上不可信的。...在CHL算法中，如平衡传播（EP）[70]，需要执行两个不同的阶段来进行学分分配：一个预测/未夹持阶段，在该阶段中特别地最小化能量以仅基于输入数据进行预测，以及一个学习/夹持阶段，在该阶段中输出神经元被推向受监督信号...需要理论上的理解，关于收敛保证和生物可行方法的稳定性。...这样的理论也将指导设计更具有抵抗力的神经系统，以应对初始参数和训练数据的质量，从而增强训练过程的效力和效率。 动力学。在边缘设备上实现这些算法的实现很可能需要处理动态环境。...在本次调查中，我们描述了几种重要的生物合理算法，用于人工神经网络中的信用分配，并讨论了它们如何解决反向传播模型的几个关键缺点。
我们建议在国际条约中添加保护此类权利（“神经权利[neurorights]”）的条款，例如在1948年的《世界人权宣言》（Universal Declaration of Human Rights）中添加相关条款...相关的联合国工作组可以审查所有签约国对公约的遵守情况，并在需要时建议实施制裁。 此类宣言还必须保护人们接受教育的权利，以便他们了解关于神经技术的可能认知和情感影响。...类似的，在第二次世界大战后，联合国原子能源委员会建立，用于处理与将原子能源用于和平目的以及控制核武器扩散相关的事宜。 我们特别建议对神经技术在军事目的上的使用进行严格监管。...我们还建议可能的用户群体（特别是已经边缘化的用户）在设计算法和设备时发表意见，作为确保偏见在技术开发的第一阶段得到解决的方式。...这样一来，他们能够制定已经为负责创新制定的框架、 除上文提到的指导原则外，英国工程与物理科学研究理事会和材料发现中心就提供了一个框架来鼓励创新者以“推动…社会需要并符合公众利益的科学和创新机遇”的方式来
自动机器学习综述 自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。...Feature Labs是数据科学机器的创造者Max和Kalyan创建的一家公司。 DataRobot使用一个称为模型蓝图的概念来实现自动化特征工程，该概念在机器学习管道中堆叠了不同的预处理步骤。...这是通过使用经DataRobot科学家调整过的模型实现的，因此能够使用预先设置的超参数运行几十个模型。它最终会选择一个准确率最高的算法。它还允许数据科学家手动干预和调整模型，以提高准确性。...在Cloud AutoML谷歌中，通过只从用户获取标记数据并自动构建和训练算法，数据科学家能够训练计算机视觉、自然语言处理和翻译的模型。 ?...Google CloudML TPOT是用于自动化机器学习的Python库，它利用遗传编程优化机器学习管道。ML管道包括数据清理、特征选择、特征预处理、特征构建、模型选择和参数优化。
应用：音频和语音处理；计算生物学；计算机视觉；自然语言处理；机器人技术；时间序列分析等。 数据、竞争、实现和软件：基准；比赛或挑战；数据集或数据存储库；软件工具包。...深度学习：对抗网络；深度自动编码器；生成模型；深度网络的优化；循环网络；监督深层网络等。 神经科学与认知科学：脑成像；脑机接口；认知科学; 记忆; 神经编码知觉; 可塑性和适应性等。...在博客中对此进行了详细介绍。...这一改变是为了让组委会能够处理提交量增加的情况，并适应审查流程的早期拒稿阶段（参见下一点）。 2....这一要求有助于增加审阅者数量，并在提交论文的社区成员中更公平地分配审阅的工作任务。
应用：音频和语音处理；计算生物学；计算机视觉；自然语言处理；机器人技术；时间序列分析等。 数据，竞争，实现和软件：基准；比赛或挑战；数据集或数据存储库；软件工具包。...深度学习：对抗网络；深度自动编码器；生成模型；深度网络的优化；循环网络；监督深层网络等。 神经科学与认知科学：脑成像；脑机接口；认知科学; 记忆; 神经编码知觉; 可塑性和适应性等。...在博客中对此进行了详细介绍。...这一改变是为了让组委会能够处理提交量增加的情况，并适应审查流程的早期拒稿阶段（参见下一点）。 2....这一要求有助于增加审阅者数量，并在提交论文的社区成员中更公平地分配审阅的工作任务。 4.
而在洛克菲勒大学之前，他还曾担任基因泰克公司（Genentech）的首席科学官，负责癌症、免疫疾病、神经退化性疾病的研究和药物开发工作。...这篇论文争议点和上面的一致，图B和D中的印迹像是通过复制得到的。 另外一篇，也是发布于2001年在Science上，这篇论文对神经发育和轴突导向领域产生了巨大影响。...仔细看能发现，实验第28阶段，0小时和1小时的图例完全一致，只是大小变了。 还有这篇，发布于1999年在Cell上，关于神经元轴突分支形成的分子调控机制的论文。...因此在2011年，Genentech研究审查委员会进行了内部审查，发现论文中有数据是伪造的，但鉴于事发多年且没有直接证据： 表示不存在任何欺诈或不当行为。...那么一位科研大佬、名校校长，到底是如何被发现“学术不端”的？事情还要从一位斯坦福大二学生说起。 斯坦福大二学生掀起整场调查 关于拉维涅的重点调查，起始于去年11月底。
总体而言，我们的结果说明了泄漏的可变影响，并强调了避免数据泄漏对提高预测模型的有效性和可重复性的重要性。理解大脑-行为关系中的个体差异是神经科学的中心目标。...尽管这需要额外的工作，但我们强烈建议作者在所有情况下共享他们的分析代码和适当的预处理数据。然后，社区可以快速、轻松地重现结果，并在代码中寻找潜在的泄漏。同样，受试者泄露导致了膨胀效应。...通过详细说明如何选择特征、训练哪些模型以及如何处理可能的协变量和嵌套结构，预定义的计划可以最大限度地降低泄漏的可能性。另一个减少泄漏可能性的建议是使用维护良好的包。...与此相关的是，分发预处理的数据可以使结果的再现更加容易，对于审查人员或那些想要验证预测模型有效性的人来说，花费的时间也更少，尽管这并不总是可能的。...然而，当数据无法共享时，可能很难验证模型信息表的准确性17。这一限制对于神经成像数据集尤其明显，因为这通常需要应用程序访问数据。因此，我们也建议对一个人的结果持健康的怀疑态度。
正如传统软件需求是复杂的一样，机器学习系统必须处理的数据输入领域确实很庞大。与正常的软件开发不同，机器学习模型的质量取决于它在代码中的实现，以及代码所依赖的数据。...设置一个工作流程，让人可以审查你的模型的输出，并在发生错误时进行标记。当人类审查很容易捕捉到大量模型推论中的错误时，这就特别合适。最常见的方式是当客户注意到模型输出中的错误并向ML团队投诉时。...神经网络嵌入分析可以提供一种理解训练/验证数据集中故障模式模式的方法，并且可以发现训练数据集和生产数据集中原始数据分布的差异。...时钟时间指的是运行某些计算任务所需的时间，如数据的 ETL、训练模型、运行推理、计算指标等。人工时间指的是人工必须主动介入以通过管道运行的时间，比如手动检查结果、运行命令或在管道中间触发脚本。...最后，需要强调一下，在我的经验中，绝大多数关于模型性能的问题可以用数据来解决，但是有些问题只能通过修改模型代码来解决。
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