Публикации по теме 'cancer'
Искусственный интеллект стоит на пороге революции в медицинской диагностике.
AI выведет новых победителей в секторах технологий и здравоохранения. И самое главное, это спасет жизни.
Следующая статья была первоначально опубликована в журнале Что я узнал на этой неделе 13 апреля 2017 года. Чтобы узнать больше об инвестиционном исследовании 13D, посетите наш веб-сайт .
На прошлой неделе исследователи клиники Мэйо выявили пугающую статистику: в 88% случаев первоначальный диагноз пересматривается после проверки вторым медицинским работником. Это..
Улучшение обнаружения рака молочной железы с помощью методов машинного обучения
Введение:
Рак молочной железы является глобальной проблемой здравоохранения, ежегодно затрагивающей миллионы женщин. Раннее выявление играет решающую роль в улучшении результатов лечения и выживаемости пациентов. Традиционные методы скрининга рака молочной железы, такие как маммография, доказали свою эффективность, но иногда могут приводить к ложноположительным или ложноотрицательным результатам. Чтобы решить эти проблемы, исследователи и медицинские работники обращаются к методам..
Обнаружение метастазов с использованием CNN, передачи обучения и увеличения данных
Целью этого проекта является обнаружение метастазов рака на гистопатологических изображениях лимфатических узлов с использованием набора данных PatchCamelyon [1] , размещенного на Kaggle.
Правильный диагноз развития болезни имеет решающее значение для выбора наиболее подходящего курса лечения, поэтому врачи полагаются на гистопатологические изображения биопсии ткани, в которой могут быть метастазы. В этом проекте мы обучим модель для автоматического обнаружения признаков..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..