Публикации по теме 'healthcare'
Как данные изменят нашу жизнь в 2020 году?
Двадцатый век был эпохой индустриализации и автоматизации, но конец века был особенным. Мы вошли в 21 век с такими технологическими гигантами, как IBM, Google, Microsoft и т. Д.
В 2020 году мы будем использовать приложения на основе iot, которые могут отслеживать всю нашу активность с утра до ночи. Эти трекеры активности содержат множество наших данных, которые можно использовать для персонализации и улучшения нашего образа жизни.
История просмотров в наши дни играет жизненно важную..
Экспозиция здоровья — новая модель мощности
4 мая 2018 г. — Эшвилл, Северная Каролина — Не быть климатологом, метеорологом или специалистом по гигиене окружающей среды — это вызов, когда вы пытаетесь повысить осведомленность о воздействии погоды и окружающей среды на здоровье. Однако это потому, что модель распространения знаний и информации о погоде и окружающей среде основана на старой силе. У нас есть система, которая распространяет информацию о погоде и воздействии на окружающую среду в массы, тогда как на самом деле люди..
IPMD нанимает разработчиков мобильных приложений и IoT
О работе
Преимущества:
Прекрасная возможность для карьерного роста в области искусственного интеллекта и здравоохранения Работа с разнообразной и интернациональной командой Разрабатывать и внедрять изменяющие жизнь технологии и решения для устранения психических заболеваний Возможности исследования, связанные с искусственным интеллектом, машинным обучением, психическими расстройствами и т. д. Независимый исследовательский кредит может быть выдан вашими учреждениями Спонсорство..
Машинное обучение и предсказание будущего
Машинное обучение (ML) стало мощным инструментом для анализа огромных объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Поскольку область машинного обучения продолжает развиваться, она может произвести революцию в различных отраслях, обеспечивая точные прогнозы и принятие обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим роль машинного обучения в прогнозировании будущего и его последствия для бизнеса, здравоохранения, финансов и не только.
Понимание машинного обучения:..
ИИ для выявления диабетической ретинопатии и глаукомы с помощью изображений сетчатки и ResNet34
ИИ в здравоохранении перспективен. Возможность диагностировать пациента практически с нулевыми затратами, практически в любое время и практически в любом месте не имеет себе равных, учитывая масштабы и масштабы заболеваний.
Я пробовал свои силы в проекте ИИ для здравоохранения — обнаруживал диабетическую ретинопатию и глаукому только по фотографии глаза. Я сделал это еще в 2020 году, но не успел поделиться. Это был эксперимент, который только что сработал, полное доказательство..
4 применения машинного обучения (ML) в сфере здравоохранения
Больницы, клиники и другие медицинские организации по всему миру работают с компаниями-разработчиками программного обеспечения для разработки административных систем, которые все больше переводятся в цифровую форму и автоматизируются. Что еще более важно, ученые и исследователи используют машинное обучение (ML) для создания ряда умных решений, которые в конечном итоге могут помочь в диагностике и лечении болезни. Пациенты получают максимальную выгоду, поскольку технология может улучшить их..
Примеры использования машинного обучения в здравоохранении
Машинное обучение добилось значительных успехов в прогнозировании и определении состояния здоровья, чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения и прогрессирования заболеваний, и это лишь некоторые из них. Машинное обучение может революционизировать здравоохранение, предоставляя персонализированный уход на основе данных и улучшая результаты для пациентов. Давайте рассмотрим несколько приложений машинного обучения в области здравоохранения, как показано ниже:
1. Точная медицина:..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..