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3个问题：关于生物学和医学的“数据革命”
卡罗琳·乌勒（Caroline Uhler）教授在施密特中心（Schmidt Center）讨论了她的作品，数学上的棘手问题，以及不断寻求了解生物学中一些最复杂的相互作用。
来源:MIT新闻 - 人工智能卡罗琳·乌勒（Caroline Uhler）是麻省理工学院（MIT）的安德鲁（Andrew）（1956）和埃尔娜·维特比（Erna Viterbi）工程教授；数据，科学与社会研究所（IDSS）的电气工程和计算机科学教授； 麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所的Eric和Wendy Schmidt中心主任，她还是核心研究所和科学领导团队成员。
uhler对科学家可以在生物系统中发现因果关系的所有方法感兴趣，从观察到的变量的因果发现到因果特征学习和代表性学习。 在这次访谈中，她讨论了生物学中的机器学习，解决问题的领域以及施密特中心的尖端研究。在当前机器学习的景观中，现在是在这些特定问题类别上工作的合适时机？
uhler对科学家可以在生物系统中发现因果关系的所有方法感兴趣，从观察到的变量的因果发现到因果特征学习和代表性学习。 在这次采访中，她讨论了生物学中的机器学习，解决问题的领域以及施密特中心的尖端研究。 Q： a： Q：采取一些不同的策略，生物学上的哪些问题仍然对我们当前的工具集确实具有抵抗力？您是否会在疾病或健康方面面临特定的挑战，您认为解决问题的领域是否已经成熟？ 问：让我们谈谈最近从施密特中心出来的一些头条新闻。您认为人们应该特别兴奋，为什么？ 头条新闻从施密特中心出来 Q：a：
Q：采取一些不同的策略，生物学上的哪些问题仍然对我们当前的工具集确实具有抵抗力？您是否会在疾病或健康方面面临特定的挑战，您认为解决问题的领域是否已经成熟？
问：让我们谈谈最近从施密特中心出来的一些头条新闻。您认为人们应该特别兴奋，为什么？头条新闻从施密特中心出来