Avsnitt
Transformera hur medicinska bilder används i Hälso-AI
Titta på det här avsnittet med @ruthieyakubu och @roger_noble om hur Zegami använder datavisualisering för att analysera medicinska bilder och skapa maskininlärningsmodeller för att förstå och leta efter problem eller fördomar i träningsdata för att hjälpa läkare att diagnostisera sjukdomar eller hälsotillstånd.
Ett exceptionellt samtal med Roger Noble, VD för Zegami, med stöd av Oxford Science & Innovation för deras AI-aktiverade bildanalysplattform för vetenskaplig och medicinsk bildbehandling. Deras lösning gör det enkelt att snabbt och intuitivt visa, hantera, diagram, kategorisera, analysera och upptäcka extremvärden i högar av bilddata. I den här sessionen diskuterar vi tekniker som företaget använder för att öka detaljnivån i tusentals bilder för att hitta detaljerade mönster och insikter med hjälp av dynamiska vyer, filtrering och grafering för att hitta potentiella fördomar eller felaktiga poster för ai-utbildning baserad på visuellt innehåll.
👩 💻 Praktiska utbildningsresurser:
- Custom Vision: https://aka.ms/TELearnComputerVision
- Skapa djupinlärning: https://aka.ms/TELearnDeepLearning
- Visuellt innehåll: https://aka.ms/TELearnCustomVision
📌Nu ansluter vi:
- Ruth Yakubu: https://twitter.com/ruthieyakubu
- Tekniska undantag: https://twitter.com/TechExceptions
- Roger Noble: https://twitter.com/roger_noble
- Zegami: https://twitter.com/getzegami
🔔Prenumerera på vår kanal för fler AI- och dataavsnitt och spellistor:
- https://aka.ms/TECh9
Titta på det här avsnittet med @ruthieyakubu och @roger_noble om hur Zegami använder datavisualisering för att analysera medicinska bilder och skapa maskininlärningsmodeller för att förstå och leta efter problem eller fördomar i träningsdata för att hjälpa läkare att diagnostisera sjukdomar eller hälsotillstånd.
Ett exceptionellt samtal med Roger Noble, VD för Zegami, med stöd av Oxford Science & Innovation för deras AI-aktiverade bildanalysplattform för vetenskaplig och medicinsk bildbehandling. Deras lösning gör det enkelt att snabbt och intuitivt visa, hantera, diagram, kategorisera, analysera och upptäcka extremvärden i högar av bilddata. I den här sessionen diskuterar vi tekniker som företaget använder för att öka detaljnivån i tusentals bilder för att hitta detaljerade mönster och insikter med hjälp av dynamiska vyer, filtrering och grafering för att hitta potentiella fördomar eller felaktiga poster för ai-utbildning baserad på visuellt innehåll.
👩 💻 Praktiska utbildningsresurser:
- Custom Vision: https://aka.ms/TELearnComputerVision
- Skapa djupinlärning: https://aka.ms/TELearnDeepLearning
- Visuellt innehåll: https://aka.ms/TELearnCustomVision
📌Nu ansluter vi:
- Ruth Yakubu: https://twitter.com/ruthieyakubu
- Tekniska undantag: https://twitter.com/TechExceptions
- Roger Noble: https://twitter.com/roger_noble
- Zegami: https://twitter.com/getzegami
🔔Prenumerera på vår kanal för fler AI- och dataavsnitt och spellistor:
- https://aka.ms/TECh9
Har du feedback till oss? Skicka in ett problem här.