Stop Guessing

Beschrijving van Stop Guessing

Tijdens het ontwikkelen van apps in Los Angeles, werd Fred Scarf gescout aan het model en vergaderde meer dan 500k volgers. Vanwege zijn modellerende banen kon hij het zich niet veroorloven om met zijn huidverzorgingsroutine te raden. Als een UC Berkeley afgestudeerd met een diploma in technologie, maakte Sjaal Stop Raden, die Machine leren om erachter te komen welke huidverzorging ingrediënten uw huid nodig heeft.
Het idee
Uw huidverzorging moet net zo slim zijn als uw smartphone. Daarom maakt stoppen met het raden van begeleide machine die leren om erachter te komen welke ingrediënten uw huid nodig hebben. Machine-leren is een type computerwetenschap waarmee computers afbeeldingen kunnen herkennen en oplossingen voorspelt.
Hoe helpt de Stop Raden-app je te stoppen met het raden van gissen?
Nadat je wilt stoppen met het raden om een ​​foto van je gezicht te maken, het zal je vragen om je huid te vragen problemen. Wat er gebeurt, is dat je je huidproblemen labelt.
Onze professionals en artsen controleren om ervoor te zorgen dat uw huidproblemen nauwkeurig worden geëtiketteerd (bijvoorbeeld, uw acne is echt acne ... en niet muggenbeet).
Nadat we de nauwkeurigheid van de afbeelding bevestigen, zullen we de juiste ingrediënten toewijzen.
u ontvangt de behandeling. Controleer binnen een maand met ons en bepaal vervolgens het succes van de ingrediënten en bepaal de volgende stappen.
Als je huid verandert, gebruiken we gegevens om je huidverzorgingsroutine te veranderen
als je huidveranderingen, ook je huidverzorgingsroutine zal ook. Stop met Guessing controleert de wijzigingen in uw huid door maandelijkse updates. Elke maand moet u een foto maken en een dermatoloog ziet hoe uw huid reageert op huidige ingrediënten, de voortgang en de bijbehorende wijzigingen van uw huid bijhouden.
Waarom is dit zo speciaal?
Het genie achter de stop-gissing-app is dat het kunstmatige intelligentie gebruikt. Onderzoek toont aan dat kunstmatige intelligentie op het punt is waar het beter kan presteren. Kunstmatige neurale netwerken die al overtreffen in mensen in beeld en objectherkenning en voorspellingen. Onderzoek vindt ook dat Machine Learning-modellen niet alleen nauwkeuriger zijn, maar kunnen nu de diagnose nauwkeurigheid van menselijke artsen overschrijden. Dat komt omdat de methoden die worden gebruikt door modellen meer "buiten de doos" creativiteit in diagnose zijn.
dus wat?
Wij nodigen u uit om te stoppen met het raden en bijwerken van uw huidverzorgingsroutine.