机器学习可以帮助找出你的产品上的粪便

科学家利用机器学习分析沙门氏菌基因组，并预测它们来自哪种动物

今年，数百人因受沙门氏菌污染的牛肉，芝麻酱，kratom，甚至宠物豚鼠而导致腹泻，仅举几例沙门氏菌通常存在于动物肠道中——现在，科学家们正在使用机器学习来识别哪些动物的肠道释放出令人不快和危险的细菌

这是一个额外的插脚。

美国每年约有120 万例沙门氏菌感染，导致腹泻，发烧，痉挛，每年约有 450 人死亡它通常通过粪便传播，受感染的动物通常没有接受过如厕训练它们随处可见便便:在它们的皮毛，羽毛，床上用品，食物上，随处可见因此，人们可以通过触摸受感染的动物，然后再触摸自己的嘴巴，或食用被受感染的动物粪便污染的食物来感染沙门氏菌

现在你有了这个非常惊人的证据。吴恩达在现场分享了将机器学习从概念验证带入生产的技巧，快速赢得第一个项目以获得推进动力的重要性，以及确保负责制定和执行机器学习策略的高管获得有关该技术的充分教育的建议。

专门研究食品安全的律师比尔·马勒说，一种有助于追踪食源性疾病爆发源的工具可能会使政策制定者受益现在你通过全基因组测序获得了非常惊人的证据，证明这些东西来自这个地方，他说那么真正的问题是，从食品安全的角度或监管的角度，你能做些什么来解决这个问题

一点点信息总比没有信息好。。

模棱两可的 ID 也可能只是意味着菌株来自算法未经过训练的生物，例如鱼或乌龟邓说，这意味着该算法仍然需要更多的基因组来学习伴随着我们对更多基因组进行测序，我相信这个数字会上升，他说就目前而言，该算法是一个概念证明一点点信息总比没有信息要好，他说还有很长的路要走

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