【撰寫學術Newsletter，打造豐富合成數據專欄的3個策略】
2023年5月，我在UCLA做合成數據(Synthetic Data)的研究。
我正規劃撰寫組內的學術Newsletter，讓他變成重要的知識平台，探索合成數據的各種可能性，分享研究想法。
以下是目前我規劃撰寫學術Newsletter，打造豐富合成數據專欄的3個策略：
- 策略1 - 收集合成數據在醫療的應用：醫療行業是產生大量個人數據的地方。合成數據能夠保護個人數據隱私，又能夠更快速讓醫療產業的各部分拿到數據，提早開發相關需要的分析功能。找到這些醫療實例，能夠讓我們看到合成數據如何在不同的場景和領域中發揮其價值，並帶來新的洞見。
- 策略2 - 以古鑑今，探索機器學習與合成數據的結合：深入探討過去的研究與實例，分析機器學習如何與合成數據結合，得到更好的效能。這種回顧和對比，使我們能更好地理解這兩者之間的關係，並思考未來AI的發展趨勢。
- 策略3 - 多樣性的研究方法選擇，對合成數據建立立體認識：我打算從理論，工程到商業，全方面收集合成數據相關素材。這樣的主題選擇，不僅豐富了Newsletter的內容，更能全面地了解合成數據的各種研究方法！
你也有在撰寫學術Newsletter嗎？歡迎分享你的經驗和想法，讓我們一起探索更多合成數據的可能性！
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