Ришаб Гарг | БИТС Индия Анализ этических последствий использования больших данных и инструментов искусственного интеллекта для диагностики риска заболеваний на основе данных пациентов Аннотация Целью проекта является изучение этических соображений, связанных с использованием инструментов больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики риска заболеваний на основе данных пациентов. Использование этих технологий в здравоохранении открывает огромные перспективы для..

Привет Макс, Очень полезное руководство. Мне было интересно, обеспечивают ли они поддержку преобразования речи в текст и могу ли я внедрить их NLU или Core в контекст конкретной предметной области, такой как здравоохранение. Спасибо

Введение в анализ выживаемости и оценщик Каплана-Мейера Анализ выживаемости Анализ выживаемости — это важный раздел статистики, который принимается во внимание, чтобы ответить на все… www.analyticsvidhya. ком Анализ выживания в медицинском контексте — это анализ различных методов лечения и определение того, какое из них имеет больше шансов на выживание…

Как искусственный интеллект меняет сектор здравоохранения? Когда здравоохранение объединяется с ИИ, это требует начала интересной игры. Поскольку искусственный интеллект начинает находить области применения в здравоохранении и революционизировать разработку планов лечения за счет помощи в повторяющихся работах для управления лекарствами или создания лекарств, это только начало!

Это серия из трех статей о том, как мы можем улучшить уход на дому с помощью данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы повысить качество личного ухода. Последние 8 лет я работал в индустрии ухода за домом и тратил все свое время на то, чтобы улучшить ее. Это действительно отрасль, в которую стоит инвестировать, учитывая количество доказательств, показывающих, насколько лучше стареть дома (прочитайте это для лучшего обзора контекста). Оригинальное исследование..

В области искусственного интеллекта (ИИ) обучение моделей играет незаменимую роль в обеспечении их надежности и точности. Одной из самых популярных парадигм обучения является обучение с учителем, когда модели учатся прогнозировать результаты на основе помеченных пар вход-выход. В этой статье исследуется парадигма контролируемого обучения и ее применение в языковых задачах с использованием Hugging Face и TensorBoard. Понимание контролируемого обучения При обучении с учителем модель..