Max Home IndustryMicrosoft выиграла одну из десяти наград Patents for Humanity, впервые присужденных Управлением по патентам и товарным знакам США за предоставление инструментов машинного обучения, которые позволяют исследователям в области здравоохранения лучше анализировать большие наборы данных.
Конкурс USPTO состоял из пяти категорий, пилотной программы по продвижению гуманитарного использования запатентованных технологий, которая предназначена для предоставления бизнес-стимулов держателям патентов для решения глобальных проблем в области здравоохранения и уровня жизни:
Лекарства и вакцины
Медицинская диагностика и приборы
Еда и питание
Чистые Технологии
Информация о технологиях
Microsoft представила Infer.NET, платформу вывода, разработанную исследовательской группой Microsoft в Кембридже, Великобритания, в последнюю категорию и получила одну из двух наград. Другой обратился к Sproxil за решением, которое проверяет подлинность лекарств и лекарств, поставляемых в развивающиеся регионы Африки к югу от Сахары, где существует огромный рынок поддельных лекарств.
В условиях такой конкуренции вы можете задаться вопросом, почему структура, которая позволяет быстро строить сложные байесовские модели и выполнять эффективный вывод в рамках этих моделей, получила награду.
Ключ к разгадке дают два тематических исследования Microsoft Research Connections. В одном из них рассказывается о работе, проделанной Джоном Винном, старшим исследователем группы машинного обучения и восприятия в Microsoft Research Cambridge и соавтором Infer.NET с Институтом Сэнгера Wellcome Trust по изучению генетических причин заболеваний человека.
Второе тематическое исследование, Использование машинного обучения на основе моделей для понимания детской астмы, результат сотрудничества Microsoft Research и Манчестерского университета, было направлено на создание сложных моделей, которые представляют широкий спектр важных переменных, связанных с астмой, и подчеркивают преимущества модельный подход к анализу клинических данных в целом.
Microsoft делает Infer.NET бесплатно доступным для некоммерческих исследовательских целей и помогает внешним группам эффективно использовать этот инструмент. В настоящее время он находится на стадии бета-версии 2.5 и может использоваться со многими языками .NET, включая C #, C ++. Visual Basic и Iron Python для решения множества различных проблем машинного обучения, от стандартных задач, таких как классификация или кластеризация, до индивидуальных решений проблем, специфичных для предметной области.
Новой функцией Infer.NET 2.5 является Fun, библиотека превращает F # в язык вероятностного моделирования для байесовского машинного обучения. Вы можете запускать свои модели с F # для вычисления синтетических данных, и вы можете компилировать свои модели с помощью компилятора Infer.NET для эффективного вывода.