昨天在美國糖尿病學會年度會議聽的一場演講,主題是糖尿病的精準醫療。
其中一位講者的研究,將目前以全基因組分析 (GWAS) 研究所知的 94 種跟第二型糖尿病有關的基因變異,跟臨床上糖尿病相關的 47 種不同的性狀,用貝式非負矩陣分解 (Bayesian nonnegative matrix factorization),把第二型糖尿病分成 5 種不同的叢集。
5 種不同叢集,又可以分成胰島素缺乏和胰島素阻抗兩大類,5 種叢集的致病原因都牽涉不同器官或機轉。
約三成病人的基因分險評分會偏向其中單一個叢集,臨床表現就跟其他的第二型糖尿病不同。
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由於大部分的第二型糖尿病是肥胖病人,很多人就以為只有胖子才會得糖尿病,或是以為糖尿病都是吃出來的。
事實上第二型糖尿病有多重致病機轉,相關的基因也非常多。
了解糖尿病的話,就不可能把糖尿病歸咎於單一原因。
等這些研究的答案更明確之後,糖尿病的分類和每個人的治療方式也許都會不同。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅賭Sir【杜氏數學】HermanToMath,也在其Youtube影片中提到,?《Differentiation 速成大法》M1/M2 通用免費課程 https://go.afterschool.com.hk/xJrvN ---------- #M1M2通用免費課程 #限時搶位 #學費全免...
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5 種不同叢集,又可以分成胰島素缺乏和胰島素阻抗兩大類,5 種叢集的致病原因都牽涉不同器官或機轉。
約三成病人的基因分險評分會偏向其中單一個叢集,臨床表現就跟其他的第二型糖尿病不同。
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跟著一位在這個領域的 Amazon 先鋒學習如何建立推薦系統,通過深度學習、神經網路和機器學習建議,幫助人們發現新的產品和內容
Frank Kane 在亞馬遜工作了九年多,在那裡他管理並領導了許多 Amazon 個性化產品推薦技術的開發。
從這 9.5 小時的課程,你會學到
1. 瞭解並應用基於使用者和基於項目的協同過濾向用戶推薦項目
2. 用大規模地深度學習來建立推薦
3. 利用神經網路和受限 Boltzmann 機器( RBM’s ) 建構推薦系統
4. 使用遞歸神經網路( recurrent neural networks )和門閘遞迴單元( Gated Recurrent Units,GRU )製作基於會話( session-based )的推薦
5. 建立一個用 Python 測試和評估推薦演演算法的框架
應用正確的度量來評斷推薦系統的成功度
6. 使用 SVD 和 SVD++ 等矩陣分解方法( matrix factorization methods )建構推薦系統
7. 將 Netflix 和 YouTube 的實戰學習應用到你自己的推薦專案中
8. 將許多推薦演算法結合在混合和整合方法中
9. 使用 Apache Spark 在叢集上計算大規模的推薦
10. 使用 K-Nearest-Neighbors 向用戶推薦項目
11. 用基於內容的推薦解決”冷啟動”問題( 對新用戶一無所知,沒有數據基礎,就會有 cold start 的問題 )
12. 瞭解大規模推薦系統共同問題的解決方案
https://softnshare.com/…/building-recommender-systems-with…/
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