강화 학습된 Eva, 기존 방식보다 최대 4배 코로나 무증상 감염자 찾아 PLF 정보와 과거 검사 결과로 코로나 유병률을 측정 본지와 이메일 인터뷰, "제한된 수의 데이터 사용, 알고리즘 예측 기능 제한" GDPR 규제에 맞게 만들어 개인 데이터 수집 제한..."상황에 맞는 규제 필요" 머신러닝으로 코로나 무증상 감염자를 기존 방식보다 최대 4배 더 많이 찾을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 네이처(Nature)지는 알고리즘 '에바(Eva)'를 이용한 코로나 무증상 감염자 선별 연구 결과를 22일 발표했다. 해당 연구는 함사 바스타니(Hamsa Bastani) 미 펜실베이니아 대 와튼스쿨 정보운영처리학과 교수와 카이몬 드라코풀로스(Kimon Drakopoulos) USC 마셜 비즈니스스쿨 데이터사이언스학..