Stop Guessing

설명 Stop Guessing

로스 앤젤레스의 앱을 개발하는 동안 Fred Scarf는 500K 추종자가 모델을 마치고 축적했습니다. 그의 모델링 직업 때문에 그는 그의 스킨 케어 루틴으로 추측 할 여력이 없었습니다. UC Berkeley 졸업생이 기술에서 학위를 취득함으로써 스카프는 기계 학습을 사용하여 스킨 케어 성분이 당신의 피부가 필요로하는 것을 알아내는 것을 알아내는 것을 멈추게했습니다.
아이디어
스킨 케어는 스마트 폰으로 똑똑해야합니다. 그래서 추측을 멈추게하는 것은 감독 된 기계 학습을 사용하여 피부가 필요로하는 재료를 알아내는 것을 알아냅니다. 기계 학습은 컴퓨터가 이미지를 인식하고 솔루션을 예측할 수있는 컴퓨터 과학의 유형입니다.
앱 추측을 멈추는 데 도움이되는 방법은 무엇입니까? 문제. 무슨 일이 일어나는 일은 당신이 당신의 피부 문제를 라벨링하는 것입니다.
예를 들어 여드름은 정말로 여드름이 정확하게 표시되어 있는지 확인하십시오. 모기 물린).
이미지의 정확성을 확인한 후에는 올바른 재료를 할당합니다.
치료를받습니다. 한 달에 우리와 함께 확인한 다음 재료의 성공을 결정하고 다음 단계를 결정하십시오.
피부가 바뀌면서 스킨 케어 루틴을 변화시키기 위해 데이터를 사용하여 피부가 바뀌면 스킨 케어 루틴이됩니다. 추측을 중지하면 월간 업데이트를 통해 피부의 변경 사항을 모니터링합니다. 매월, 당신은 사진을 찍고 피부과 의사가 현재의 성분에 어떻게 반응하고 있는지, 피부의 진행 상황을 추적하고 변화를 추적하는 것을 볼 것입니다.
왜 그렇게 특별한 이유는 그렇지 않습니까? 연구에 따르면 인공 지능은 의사를 능가 할 수있는 지점에 있습니다. 인공 신경 네트워크는 이미 이미지와 객체 인식 및 예측에서 인간을 능가합니다. 연구 또한 기계 학습 모델이 더 정확하지만 이제는 인간 의사의 진단 정확도를 초과 할 수 있음을 알게됩니다. 이는 모델에서 사용하는 방법이 더 많은 "상자 밖에서"진단에있는 창의력이 더 많기 때문입니다.
스킨 케어 루틴을 추측하고 업데이트하는 것을 멈추게하십시오.