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    厲害了!數(shù)據(jù)科學(xué)杯:10000名數(shù)據(jù)科學(xué)家參加,清華博士斬獲頭獎 | GTC 2017

    本文作者: 楊文 編輯:郭奕欣 2017-05-03 19:10 專題:GTC 2017【直播】
    導(dǎo)語:雷鋒網(wǎng)【AI科技評論】按:在剛剛過去的2017數(shù)據(jù)科學(xué)杯(2017 Data Science Bowl)吸引了全球10000名數(shù)據(jù)科學(xué)家參賽,大家在癌癥檢測算法

    雷鋒網(wǎng)【AI科技評論】按:在剛剛過去的2017數(shù)據(jù)科學(xué)杯(2017 Data Science Bowl)吸引了全球10000名數(shù)據(jù)科學(xué)家參賽,大家在癌癥檢測算法上各顯神通。其中來自清華的兩位科學(xué)家組成的團(tuán)隊捧得一等獎。此外所有的獲獎團(tuán)隊將會在即將到來的2017 GTC大會分享他們的大賽經(jīng)驗,雷鋒網(wǎng)也將親臨現(xiàn)場進(jìn)行報道。以下為雷鋒網(wǎng)編輯對此次大賽的簡單介紹。

    厲害了!數(shù)據(jù)科學(xué)杯:10000名數(shù)據(jù)科學(xué)家參加,清華博士斬獲頭獎 | GTC 2017

    肺癌是所有癌癥中最致命的,并不僅僅是因為它是最常見的變異疾病。

    據(jù)美國肺臟協(xié)會報道,幾乎百分之八十的病人都會在確診后的五年內(nèi)死亡。大部分原因是因為人們發(fā)現(xiàn)癌癥時已經(jīng)太晚了。

    數(shù)據(jù)科學(xué)杯是人工智能中最令人振奮的比賽之一,清華大學(xué)的兩位研究者廖方舟(Liao Fangzhou)和Li Zhe 利用深度學(xué)習(xí)和GPUs構(gòu)造出了一個算法可以救命,就是及早的識別癌癥去治療它。他們的挑戰(zhàn)是使用機(jī)器學(xué)習(xí)去提高CT掃描的精確度。CT在檢測肺癌上比X光更加有效。

    這兩位研究者擊敗了其余將近2000個研究團(tuán)隊,共計10000名研究員,贏得了第三屆數(shù)據(jù)科學(xué)杯的第一名,獎勵50萬美金。贊助商有咨詢公司Booz Allen Hamilton ,Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)工會,以及來自英偉達(dá)和其他公司的贊助者。

    5月8號至11號,其中勝出的團(tuán)隊將會在GPU科學(xué)大會(GTC)上分享獲勝經(jīng)驗。大會舉辦地在硅谷,勝出者將會來一起瓜分100萬美金。這是競賽舉辦以來獎金最多的一次。由勞拉和約翰阿諾德基金提供資金支持。

    第二名獲獎團(tuán)隊獎勵20萬美金,第三名獎勵10萬美金,剩余的獎金則由前十名的其他團(tuán)隊平分。

    參賽者Liao是清華大學(xué)計算神經(jīng)科學(xué)的博士生,他的參賽動機(jī)來自于他個人的想法,肺癌在他們的家鄉(xiāng)很常見,那里空氣污染嚴(yán)重,在他中學(xué)旁邊就有一個煙霧彌漫的工廠。比賽開始不久,他得知他的一位朋友也得了這病。

    他們團(tuán)隊使用的是英偉達(dá) TITAN X GPUs 來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    其他的優(yōu)勝者分別是:

    ? 第二名:Julian de Wit and Daniel Hammack,他們都是來自荷蘭的軟件和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,在2016年的數(shù)據(jù)科學(xué)杯,Julian de Wit排名第三,在他的私人博客中,詳細(xì)描述了他在肺癌篩查中負(fù)責(zé)的部分。

    ? 第三名:Aidence團(tuán)隊,使用的是特斯拉K80 GPU 加速器來開發(fā)他們的算法,他們的團(tuán)隊成員是在為位于舊金山的非盈利公司Open AI工作。

    此次數(shù)據(jù)科學(xué)杯不僅展現(xiàn)了強(qiáng)大的集體智慧,而且數(shù)據(jù)科學(xué)和先進(jìn)的分析算法可以被用來攻克社會難題,例如根除癌癥。

    需求:精確的肺癌CT掃描

    低劑量CT掃描比之常規(guī)的的X射線更可能檢測到癌癥,它可以將身體截面詳細(xì)顯示出來。在最近的美國國家癌癥研究所的實驗中,接受低劑量CT掃描比只通過X射線檢測癌癥的死亡風(fēng)險要降低百分之十五到二十。

    不幸的是,根據(jù)發(fā)表在《內(nèi)科學(xué)年鑒》的一項研究,多達(dá)三分之一的CT掃描在沒得肺癌時探測到了肺癌,給病人和他的家人造成了不必要的恐慌和緊張,而且也產(chǎn)生了一些不必要的檢查和其他程序。

    降低低劑量CT掃描的出錯率是提高肺癌CT篩查準(zhǔn)確性并對公眾健康產(chǎn)生積極影響的關(guān)鍵步驟。國家癌癥研究所項目主任Keyvan Farahani這樣說道。Farahani,是即將舉行的GTC會議的嘉賓之一,對比賽的設(shè)計和數(shù)據(jù)集提供科學(xué)指導(dǎo)。

    在今年的數(shù)據(jù)科學(xué)杯參賽者的登錄時長約為15萬個小時,并提交了近18000個算法。

    要了解更多關(guān)于深度學(xué)習(xí)如何正在改變醫(yī)療保健等行業(yè),敬請關(guān)注雷鋒網(wǎng)。此外,美國西部時間5月10日上午9:00 - 11:00,黃仁勛將用2個小時的Keynote闡明今年NVIDIA推動人工智能的全線產(chǎn)品和戰(zhàn)略,大家可以關(guān)注官方頁面http://nvda.ws/2qQOhGM收看。在GTC大會,我們也會第一時間將精彩信息從硅谷報告給大家。

    via nvidia

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