[音楽]
[ルイス・オールソップ] こんにちは、ようこそ。これは、私、ルイス・オールソップによるネットカジノのイノベーションと研究のポッドキャスト「より良い明日のために」です。エピソードごとに、私は学術界の誰かと、彼らが取り組んでいることと、それが私たちの生活をどのように改善するかについて話します。
以前、私たちは研究者たちと「なぜ歌うことが私たちにとってそれほど良いのか?」や「なぜ企業間の関係が私たちの日常生活にとってそれほど重要なのか?」といった質問に答えてきたと話しましたが、今日はデータについて話したいと思います。大きくて難しく聞こえるかもしれませんが、実際には、すべてのデータは結局のところ数字と単語です。しかし、あなたや私が理解できるように、これらの数字や単語をどのようにして取得し、読みやすくできるのでしょうか?調べてもらうために、ネットカジノのデータサイエンステーマの責任者であり、ここのデータサイエンスの教授でもあるファリド・メジアーヌ教授に来てもらいました。
[ルイス・オールソップ] お話できて光栄です。つまり、その話に入る前に、まずあなたについて少し教えてください。
[ファリド・メジアーヌ] 基本的にはいつも勉強しているだけです。最初の学位を取得して奨学金を受け取り、英国に来て、コンピューター サイエンスの博士号取得のために勉強します。 私はサルフォード大学で博士号を取得し、1994 年に修了しました。その後、1 年で研究を終えた後、3 年かけてマレーシアに行き、そこで 3 年間働きました。そして 1998 年頃、私は正講師としてサルフォード大学に戻り、2020 年にネットカジノに来るまでのほとんどの時間をそこで過ごしたと思います。
[ルイス・オールソップ] そしてあなたは大学のデータサイエンスのテーマリードに携わっていカジノエックス出金ね。そもそもデータサイエンスとは何ですか?
[ファリド・メジアン] この質問は何度も聞かれたと思いカジノエックス出金。簡単に理解できる人もいれば、説明するのに時間がかかる人もいカジノエックス出金。そこで、簡単な例から始めたいと思いカジノエックス出金。つまり、あなたがこの部屋を出て、廊下を歩いていて、一枚の紙を見つけたとしカジノエックス出金。その紙には数字のリスト (数字の並び、数字) が書かれていカジノエックス出金。それで、あなたはそれを手に取り、それを見てください。それをやっても意味がないので、それはデータです。さらに詳しく見てみると、11 桁で 07 から始まることがわかり、何らかの構造を与え始めカジノエックス出金。結局のところ、データが情報になったためにここに来たのは電話番号だと思っているのでしょう。
そして、少し好奇心があり、携帯電話を手に取り、その番号を鳴らすと、向こう側で誰かが「こんにちは、マイケルです。お手伝いできカジノエックス出金か?」と言ったと想像してみてください。とかそのようなもの。それで、その情報は突然知識になり、知識があれば多くのことができるようになりカジノエックス出金。つまり、ある人物とその電話番号を関連付けるので、何かを持っているものの意味が分からないデータから移行しカジノエックス出金。そして、それを整理しようとすると、それは情報になり、そこから何らかの知識を抽出しようとすると、それは知識となり、非常に強力になりカジノエックス出金。
つまり、データ サイエンスは、新聞を通じて、あるいは気象機関や金融機関などを通じて、私たちが生成するすべてのデータを調べていカジノエックス出金。そして、「このデータから何が学べるだろうか?」と言うほど大量のデータがありカジノエックス出金。そこで、アルゴリズムとそのアルゴリズムを作成しようとすると、何百万とは言わないまでも数十万のデータ項目を調べて、データ間に関係があるかどうかを調べようとしカジノエックス出金。おそらく、データ サイエンスの最も多くの用途は予測を試みることです。つまり、何年もかけて収集した過去のデータから学ぼうとし、その後、将来何が起こるかを予測しようとしカジノエックス出金。
[ルイス・オールソップ] とても興味深いですね。それはまるで、私たちがこれらをロボットのような機械的な数字や数字のように捉えて、それらを人間に変えているようなものです。それがプロセスだと思いカジノエックス出金ね。これらの数値をすべて取得して、それらを使いやすいものにすると、そこから何かを理解できるようになりカジノエックス出金。そして、あなたは予測と言っていカジノエックス出金が、あなたが言うように、天気もその 1 つだと思いカジノエックス出金。私たちはさまざまなパラメーターの数値とわずかな変化を常に観察しており、それを使用して、以前に起こったことから次に何が起こるかを予測することができカジノエックス出金。 あなたは個人的に何を調べていカジノエックス出金か、または何を調べましたか?あなたがおそらく誇りに思っていることについて私に話してください。
[Farid Meziane] 個人的には、私の専門知識はテキスト データを調べることだと思いカジノエックス出金。そのため、数字を見るのではなく、テキストを見て、テキストの内容を理解しようとしカジノエックス出金。したがって、これは自然言語処理 (NLP) と呼ばれることもあれば、テキスト マイニングと呼ばれることもあり、テキストをマイニングし、テキストを調べ、知識を抽出しようとしカジノエックス出金。したがって、こちら側では、私が行った仕事の一部は、放射線科医によって書かれたレポートを理解し、それを構造化して情報を抽出し、そのような方法で配置しようとすることであったと言えカジノエックス出金。放射線科医の報告書には多くの情報が含まれていることに私たちは5、6年前に気づきましたが、その書き方がデータの整理やデータの抽出を非常に困難にしていカジノエックス出金。さまざまな用語が使用され、略語が使用され、標準ではない語彙がいくつか使用されており、入力ミスが多数ありカジノエックス出金。これは彼らが物理的プロセスを観察しながら行う作業であるためだと思いカジノエックス出金。それで、彼らはただ走り書きするだけですが、その報告書は非常に重要です。それがかかりつけ医やその分野の専門家に送られる報告書であり、その報告書に基づいて診断が下され、その特定の病気の治療も行われカジノエックス出金。
それで、私たちがやったのは、テキストを読んでその内容を理解できるプログラムを書き、それを整理して、たとえば、これらは放射線科の所見の一部であり、体のこの部分またはその部分に関連しており、これが放射線科医が見たものであるとしカジノエックス出金。そして、このデータを整理すると、前に述べたアルゴリズムを適用して、そこから知識を得ることができるようになりカジノエックス出金。
[ルイス・オールソップ] それで、私たちが考えているのは、人間と協力するのは決して簡単ではないことは明らかですから、私たちは皆違うということです。
[ファリド・メジアン] そうです。
[ルイス・オールソップ] つまり、これらの人々や専門家が仕事で物事を書き留めているとき、彼らは皆、物事を行う独自の方法を持っていカジノエックス出金よね？独自の略語と小さなニュアンス。そして、あなたが言うように、それらのビットをすべて分解し、ものをグループにまとめ、その後、彼らが書いたものをよりフォーマットされたバージョンにして、そこからある程度の理解を得ることができるようにするのだと思いカジノエックス出金。それはかかりつけ医にとってどのように役立ちカジノエックス出金か?
[ファリド・メジアン] GP 自体が役立つわけではありませんが、私たちはデータから多くのことを学んでいることを忘れないでください。たとえば、銀行に行くとき、あるいは大学内にデータベースと呼ばれるものがあるとしカジノエックス出金。データベースには構造化データがあり、名前、生年月日、住所、たとえば学生の場合は A レベルの成績や成績などがわかりカジノエックス出金。データは構造化されているため、知識を抽出するのは非常に簡単です。テキストがある場合、それが書かれているか記入されているかを確認したい特定のフィールドはありません。そのため、これを行うことで、データを構造化していカジノエックス出金。以前に直面した問題の 1 つは、放射線科医が構造化されたレポートを好まないことであったからです。基本的に、OK という場合はここに名前を入力し、ここに研究結果を入力し、ここに臓器を入力し、たとえば石のサイズを入力しカジノエックス出金。彼らは時間に追われているか、その種の構造が好きではないため、単に書きたいだけです。しかし、私たちデータサイエンティストにとって、その種のデータを扱うのは非常に難しいため、データに何らかの構造を与える必要がありカジノエックス出金。つまり、この目的であるか、この目的のために私たちがその研究を行ったので、一般医はそうではありません。一般医にとっては大きな違いはありませんが、研究者にとっては、報告書で見つかったそのような種類の発見間の関係を見つけることで大きな違いが生じるでしょう。そこからの情報を、最近広く使用されている電子患者記録にリンクして、いくつかのことを予測してみてはいかがでしょうか。おそらくその患者は特定の病気を発症する可能性が高く、おそらくその患者は合併症を抱えている可能性が高く、これは以前のデータから学んだことです。それで、何らかの形で一般開業医に役立つかもしれません。なぜなら、コンピュータプログラムが何千もの記録を調べて、見てください、それらはまったく[聞き取れない]からです。なぜなら、患者がこの種の特徴を持っていて、その患者がこの特定の病気や症状を発症する可能性が高いからです。
[ルイス・オールソップ] これは本物なので本当に興味深いです。私たちはよく研究とイノベーションについて話しカジノエックス出金が、最初は少し希望的観測に満ちていることもありカジノエックス出金が、実際にはこれには現実世界での用途がありカジノエックス出金。ご存知のとおり、私たちは物事を予測するのに役立ちカジノエックス出金。それがあなたの仕事のすべてだと思いカジノエックス出金。それがあなたの仕事の目的です。物事を予測し、私たちに物事をより深く理解させることを目的としていカジノエックス出金。ご存知のとおり、これは現実世界に数多く応用できることは明らかです。何かを予測できると便利です。そして、私たちが知っているように、テクノロジーは常に進歩しており、公平を期すために、あなたもおそらくその進歩の一部であるでしょう。
テクノロジーから何を期待しカジノエックス出金か?何ができるようになりたいですか？今できないこと、またはまだ解決していないことはありカジノエックス出金か?これをさらに促進するために、テクノロジー全体から何を期待しカジノエックス出金か?
[ファリド・メジアン] 現在、私たちが、たとえばコンピューター科学者やデータサイエンティストとして生きているのは、強力なコンピューターがある非常に興味深い時代に生きているテクノロジーだと思いカジノエックス出金。つまり、50 年、60 年、70 年前 (私が研究を始めた頃) を振り返ると、512 キロバイトのデータを保存できる小さなディスクを入手できて、ディスクがかなり大きくなるのは非常に幸運だったことがわかりカジノエックス出金。この場合、誰でも 1 テラバイトのスティックを手に持って、基本的に必要なデータを保存したり、音楽や映画などに使用したりできカジノエックス出金。したがって、電力が問題にならないこの時点に到達できたのは非常に幸運であり、私たちはスーパーコンピューターを持っていカジノエックス出金。データの保存は問題ではないので、できるだけ多くのデータを保存できカジノエックス出金。そのため、強力なアルゴリズム、強力なアルゴリズムを持っている、または開発したいと考えていカジノエックス出金。データ サイエンスでは、正確なアルゴリズムについて話しカジノエックス出金。この種のシステムを開発する場合、アルゴリズムが常に 100% 正しいとは限らないからです。彼らは、たとえば 70 パーセント、80 パーセント、90 パーセントなどを与えるでしょう。したがって、アプリケーションの分野によっては、80% の精度で満足できる場合もあれば、そうでない場合もありカジノエックス出金。したがって、たとえば医療に携わっている場合、特定の患者について 20% のケースが間違っているようなシステムは望ましくないでしょう。
[Lewis Allsopp] 明らかに、私たちはテクノロジーの進歩と、今ではコンピューターに多くの電力とストレージが搭載されているという事実を知っていると話していました。これらすべてを考慮すると、これらの作業には時間がかかることは承知していカジノエックス出金が、誰かが癌に罹患しているかどうかを確認するような場合に必要な精度を得ることが可能だと思いカジノエックス出金か?
[ファリド・メジアーヌ] そうですね、ニュースを追っているなら、昨年の Google です。なぜなら、Google は現時点で非常に強力であり、正直に言うと、特に言語とテキストに関しては、おそらく世界で最も強力な会社です。そして、現時点でほとんどの研究が行われているのがこの会社です。彼らは乳がんを検出するシステムを開発しましたが、そのシステムは専門家よりも人間よりも優れた性能を発揮していました。ということで、ここまでの距離でした。専門家よりもコンピュータ プログラムの方が優れたパフォーマンスを発揮している分野がありカジノエックス出金。
[ルイス・オールソップ] それは本当にすごいですね。
[ファリド・メジアーヌ] 私がサルフォードにいたときに、私の同僚が前立腺がんと腫瘍を患い、手術全体がロボットを通じて行われていたので、つまり、おそらく人間によって誘導されていましたが、すべてがロボットでした。それで、彼が来たとき、彼はただ私にこう言いました。「私は人工知能を実際に見たことがありカジノエックス出金。私はロボットによって操作されていました。」
[ルイス・オールソップ] すごいですね。
[ファリド・メジアン] そういうわけで、私たちがテクノロジーを信頼できる段階に到達できたのは非常に幸運だったと思いカジノエックス出金。もちろん、他のものと同様に完璧ではありません。メリットもあればデメリットもあり、データ サイエンスも例外ではありません。
[ルイス・オールソップ] 聞いてください、あなたと話すのは本当に興味深いものでした。それは私にとって本当に興味のある世界の分野ですので、私と話をしてくれてありがとう、そしてすべてがうまくいくように。
[ファリド・メジアン] ありがとうございカジノエックス出金。私を迎えてくれてありがとう。ありがとう。
[ルイス・オールソップ] それは、ネットカジノのデータサイエンステーマの責任者であり、データサイエンスの教授でもあるファリド・メジアン教授です。ネットカジノのイノベーションと研究のポッドキャスト「For a Better Tomorrow」の今回のエピソードは以上です。
他のエピソードでは、「過去の出来事を見ることで現在の意思決定にどのような情報が得られるのか」や「太陽エネルギーの効率化になぜ鏡が役立つのか」などの疑問に答える研究を見てきました。ポッドキャストを入手できる場所ならどこでも必ずチェックして、大学の @DerbyUni をフォローしてください。次回お会いしましょう。バイバイ。
[音楽]
[ルイス・オールソップ] 「For a Better Tomorrow」は私、ルイス・オールソップによって発表され、私とネットカジノ芸術学部のダイシー・マクマホン博士によってプロデュースされました。
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