Bölüm

Sağlık yapay zekasında tıbbi görüntülerin nasıl kullanıldığını dönüştürme

Teknik Özel Durumlar

@ruthieyakubu ve @roger_noble ile zegami'nin tıbbi görüntüleri analiz etmek için veri görselleştirmeyi nasıl kullandığını ve tıbbi uzmanların hastalıkları veya sağlık koşullarını tanılamasına yardımcı olmak amacıyla eğitim verilerinde sorunları veya yanlılıkları anlamak ve aramak için makine öğrenmesi modelleri oluşturmasını içeren bu bölümü izleyin.

Oxford Science & Innovation tarafından bilimsel ve tıbbi görüntüleme için yapay zeka özellikli görüntü analizi platformu için destekleyen Zegami CEO'su Roger Noble ile olağanüstü bir konuşma. Çözümleri, görüntüleme verilerinin yığınlarındaki aykırı değerleri hızla ve sezgisel bir şekilde görüntülemeyi, yönetmeyi, grafı çizmeyi, kategorilere ayırmayı, çözümlemeyi ve belirlemeyi kolaylaştırır. Bu oturumda, şirketin görüntü işleme tabanlı yapay zeka eğitimi için olası sapmaları veya hatalı girişleri bulmak üzere dinamik görünümleri, filtrelemeyi ve grafı kullanarak ayrıntılı desenleri ve içgörüleri bulmak üzere binlerce görüntüde detaya gitmek için kullandığı teknikleri ele alacaktır.

👩 💻 Uygulamalı öğrenme Kaynakları:

  • Özel Görüntü İşleme:  https://aka.ms/TELearnComputerVision
  • Derin öğrenme oluşturma: https://aka.ms/TELearnDeepLearning
  • Görüntü İşleme:  https://aka.ms/TELearnCustomVision

📌Şimdi bağlanalım:

  • Ruth Yakubu: https://twitter.com/ruthieyakubu
  • Teknik Özel Durumlar: https://twitter.com/TechExceptions
  • Roger Noble: https://twitter.com/roger_noble
  •  
    Zegami: https://twitter.com/getzegami

🔔Daha fazla yapay zeka ve Veri bölümü ve çalma listesi için kanalımıza abone olun:

  • https://aka.ms/TECh9