Stop Guessing

Die Beschreibung von Stop Guessing

Während der Entwicklung von Apps in Los Angeles, wurde Fred Scarf scouted, um mehr als 500.000 Anhänger zu modellieren. Aufgrund seiner Modellierungsarbeiten konnte er es sich nicht leisten, mit seiner Hautpflege-Routine zu erraten. Als UC-Berkeley-Absolvent mit einem Abschluss in Technologie, erstellte Schal aufhören zu erraten, was das Machine lernt, um herauszufinden, welche Hautpflegezutaten Ihre Haut benötigt.
Die Idee
Ihre Hautpflege sollte so intelligent sein wie Ihr Smartphone. Deshalb hören aufhören zu erraten, dass die überwachte Maschine lernt, um herauszufinden, welche Zutaten Ihre Haut benötigt. Machine Learning ist eine Art Informatik, mit der Computer Bilder erkennen und Lösungen prognostizieren können.
Wie hilft die Haltestelle, App zu erraten, aufhören zu sachraten?
Nachdem Sie aufhören, hören Sie auf, ein Foto von Ihrem Gesicht aufzunehmen, bitten Sie Sie, Ihre Haut zu berühren Probleme. Was passiert ist, dass Sie Ihre Hautprobleme kennzeichnen.
Anschließend Unsere Fachleute und Ärzte prüfen, ob Ihre Hautprobleme genau markiert sind (z. B. Ihre Akne ist wirklich Akne ... und nicht ein Mückenstich).
Nachdem wir die Genauigkeit des Bildes bestätigen, weisen wir die richtigen Zutaten zu.
Sie erhalten die Behandlung. Überprüfen Sie bei uns in einem Monat und bestimmen Sie den Erfolg der Zutaten und bestimmen Sie die nächsten Schritte.
Als Hautänderungen verwenden wir Daten, um Ihre Hautpflege-Routine zu ändern
Zazzle.de Kurzfristiger Geschenk-Bedarf? Hören Sie auf, das Erraten zu erraten, überwacht die Änderungen in Ihrer Haut durch monatliche Updates. Jeden Monat müssen Sie ein Foto machen, und ein Dermatologe wird sehen, wie Ihre Haut auf aktuelle Inhaltsstoffe reagiert, den Fortschritt der Haut verfolgen und Änderungen verfolgen.
Warum ist das so besonders?
Das Genie hinter der Haltestelle Rate Apps ist, dass es künstliche Intelligenz verwendet. Die Forschung zeigt, dass künstliche Intelligenz an der Stelle ist, an der es Ärzte übertreffen kann. Künstliche neuronale Netzwerke übertreffen bereits Menschen in der Bild- und Objekterkennung und Vorhersagen. Die Forschung stellt auch fest, dass Machine-Lernmodelle nicht nur genauer sind, sondern die Diagnosegenauigkeit der menschlichen Ärzte nun übersteigen. Das liegt daran, dass die von den Modellen verwendeten Methoden mehr "außerhalb des Kastens" der Kreativität in der Diagnose sind.
So was?
Wir laden Sie ein, aufhören zu können, Ihre Hautpflegeablage zu erraten und zu aktualisieren.