අවර්ණ

 කලු සුදු අලු මිනිස්සු ඉන්න ලෝකෙ 🤔🤔

සමහර විට ලොකෙ අවර්ණ ඇති  .

 මෙ පැත්තෙන් ගහන light එකට පාට පාටට ලෝකෙ පේනවා වෙන්න ඇති 😉

දන්නෙ නෑ කියලා ගන්න

 ඔයා සතුට කියන දේ දන්නෙ නෑ කියලා ගන්න . ඒ ගැන දන්නෙම නෑ.

එහෙනම් ඔයාට මන් සතුටින් කියලා හොයාගන්නම බෑ. මොකද දන්නෙ නැති දෙයක් අදුනගන්න බෑ.

ලොකෙ හම්බෙන හැමදේම ඒ  වගෙ වෙන්න පුළුවන් 😉

Sherlock homes වගෙ හිතෙන්නේ කෝමද ?

 Sherlock homes වගෙ හිතෙන්නේ කෝමද ?

අපි කෝමත් හිතෙන්නේ ඒ වගෙ. binary thinking . ඕනම නිරීක්ෂනයකට තියෙන්නේ පුළුවන් එක නිගමනයක් විතරක් කියලා හිතාගෙන ඉන්නෙ. ඒක හරි ද? 🤔😉

චැටා (chatGPT )

 චැටා (chatGPT )

ඔයා ඊලගට හිතන කතා කරන වචනය කලින් දන්නෙ නෑනෙ ,ඒත් කලින් වචන වලට ගැලපිලා මැජික් එකක් වගෙ එනවා නේද ?

chatGPT එකෙ වෙන්නෙ කලින් වචන වලට ගැලපෙනම වචනය type වෙන එක(ලු)

මට හිතෙන්නේ චැටා (chatGPT ) කියන කතා වල මිස් වෙලා තියෙන point ටික අල්ලන්න පුළුවන් නම්. කරන්න ඕන වැඩෙ පැහැදිලිව චැටාට කියන්න පුළුවන් නම්.

සෑහෙන්න වැඩක් ගන්න පුළුවන් .

AI model වල උත්තර train කරපු දත්ත මත රදාපවතින්නෙ .

චැටා (chatGPT ) ඔච්චර පණ්ඩිත උත්තර දෙන්නෙ ඒක train කරලා තියෙන්නේ ඉතා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් පාවිච්චි කරලා . 

එයාගෙ උත්තර අලුත්ම අලුත් උනත් පරණ දැනුම ගෙඩි පිටින් ගෑවිලා තියෙනවා .

ඉතින් අපි වෙනස් ද?

ඔයා වෙනස් ද?

මිනිසුන්ට පීනන්න බැරි 🤔

 මිනිසුන්ට පීනන්න බැරි 🤔

ගිලෙන්නට බය හින්දා  😁

නැත්නම් අච්චර තඩි අලි පීනන්නෙ 😉

class ගිහින් ද?🤣

ඇත්තටම අනාගතයෙ ගිලෙන්නට පුළුවන් කියලා දන්න හින්දා . දැනුමක් ඔයාව limit කරන්නෙ 😉

0

 0 ඇත්තටම මාර concept එකක්.

අපි කිව්වට මොනව හරි 0 කිව්වට ඇත්තටම මොනවහරි 0 කියලා කියන්න බෑ.

ඕනම දෙයක් 0 වැඩි කරොත් බින්දුවයි. අනික් හැම ඉලක්කමම තියෙන්නේ 0 හින්දා හැබැයි 0 අනික් හැමදෙටම වඩා වෙනස්

ලොකු ගෙවල්

 ලොකු ගෙවල් 

හදපු අය කීදෙනෙක් දැන් රටද?

ඔයා දැන් කරන වැඩේ එතකොට 🤔

විද්‍යාව හා මගේ සත දෙක

 

කුඩා කල සිට විද්‍යාව මාරයි කියන  සංකල්පයේ හිටපු කෙනෙක් විදිහට මේකේ පොඩි අවුලක් තියෙනවා කියන පරිවර්තනයට ආසන්නතම හේතු මෙසේ ලියා දක්වමි. 

ඉගෙනීම් කටයුතු වෙනුවෙන් data science හා වෛද්‍ය විද්‍යාවේ යොදාගැනීම ගැන පිළිගත් විශ්වවිද්‍යාලයක course එකක් කරද්දී වෛද්‍ය විද්‍යාවේ තියන golden research method එක වන random control test .(මිනිසුන් දෙකට බෙදා එක් කොටසකට බෙහෙත් ද අනික් කොටසට බෙහෙත වගේ දෙයක් දෙනවා) එකෙන් තමා බෙහෙත් වැඩක් තියෙනවා කියලා කියන්නේ. 

80% වඩා බෙහෙත් පර්යේෂණ වල reproducibility crisis කියලා දෙයක් තියෙනවා . එකියන්නේ research එකේ කතාව ආයේ කරලා බැලුවොත් වෙනම කතාවක් එන්නේ .

ඉතින් ඔය ගැන  කියද්දී prof කෙනෙක් කිව්වා RCT වල නොකියන assumptions(රාමු) තුනක් තියෙනවා.

1. ලෝකේ ඉන්නේ හැම මනුස්සයාම සමානයි. (physiology)

2. ලෙඩේ හොද වෙන්න එකම හේතුව දෙන බෙහෙත විතරයි.

3. බෙහතෙ තියෙන්නේ ඒ effect විතරයි

මට එක තේරුණ වෙලාවේ මට හිතුනේ මොන බොරුවක්ද මේ. ඔය තුනම පට්ටම බොරු නේද ? කොමද ඔය තුන මත ඉදන් generalized කරන්න පුළුවන් බෙහෙතක් හොයාගන්නේ ? වෙන්නම බැ . statistics (කියන කතාවෙන් කරන්න බැරි දෙයක් generalized කරනවා. ඔයාට හරියන බෙහෙත මට හරි යනවද කියන එක predict කරන්නම බැ. වෙන එකක් තියා මට අද හරිගිය බෙහෙත මට හෙට හරියවිද කියන්නවත් බෑ. මොකද මගේ physiology අද තිබ්බ දේ හෙට වෙනස් වෙනවා. අපි හොයන්න හදන්නේ නැති දෙයක් කියලා වැටහීමක් ආව.

එත් සමගම කියෙව්වා Doctoring Data Kendrick, Malcolm. කියලා පොතක්. එක කියෙව්වම තේරුනා research කරන අයත් මාර විදිහට ඇදගෙන ඉන්නේ කියලා. Mortality studies වල තියෙන අවුල එකේ හොදට පැහැදිලි කරලා තියෙනවා.