Elsevier'de makine öğrenmesi üzerine çalışmanın en sevdiğim yönü, teori ve pratiği birleştirebiliyor olmamız.".— Georgios Tsatsaronis, Baş NLP Uzmanı
Helena Deus
Kıdemli Teknoloji Araştırmacısı
"Makine öğrenmesi bilimin kalitesini artırabilseydi, bunun ilaç üretiminin fiyatı ve hızı üzerinde büyük etkileri olurdu."
Biyoloji okudum ve Elsevier'de yaşam bilimleri ve sağlık alanlarında yaptığımız işle, makine öğrenmesi arasında bir köprü kurmak için işe alındım. Üzerinde çalıştığım modellerden birisi, bir özetteki bir cümlenin bir sonuç mu, yöntem mi, hipotez mi yoksa hedef mi olduğunu belirleme amacı taşıyor. Bu, makaleleri birbirleriyle kıyaslamak ve bilimin geçerliliğini anlamak için önemli bir şey. Yeniden üretilemezlik, her zaman akademiden gelecek bilgilere güvenemeyen ve genellikle araştırmaları tekrar tekrar yapması gereken ilaç şirketleri üzerinde devasa etkilere sahip olan büyük bir sorun. Makine öğrenmesi bilimin kalitesini artırabilseydi, bunun ilaç üretiminin fiyatı ve hızı üzerinde büyük etkileri olurdu.
--------
Helena Deus, Elsevier'in Laboratuvarlar grubunda Kıdemli Teknoloji Araştırmacısı ve burada bilginin aktarılma yöntemlerini geliştiren yeni teknolojiler araştırıyor ve yaratıyor.
Teknoloji alanındaki çalışanlarımızdan Makine Öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi
Sağlık Teknolojisini otomatikleştirmenin zorluğu, işin ucu insanların yaşamına dokunduğundan risklerin büyük olması.".— Sujit Pal, Teknoloji Araştırma Direktörü
Elsevier'de sahip olduğumuz veriler, pek çok ilgi çekici ve akıllıca şey için bir altın bilgi madeni değerinde.".— Deep Kayal, Makine Öğrenmesi Mühendisi