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!