Stop Guessing

Opis Stop Guessing

Podczas opracowywania aplikacji w Los Angeles, Fred Szalik został zrzucony do modelu i zgromadził ponad 500 tys. Ze względu na jego modelowanie pracy nie mógł sobie pozwolić na odgadnięcie ze swoją rutyną pielęgnacją skóry. Jako Absolwent UC Berkeley z dyplomem w technologii, szalik stworzył przestań odgadnąć, który używa uczenia się maszyny, aby dowiedzieć się, jakie składniki pielęgnacyjne wymaga składników skóry.
Pomysł
Twoja skóra powinna być tak inteligentna jak smartfon. Dlatego przestań zgadywać wykorzystanie nadzorowanej maszyny do nauki, aby dowiedzieć się, jakie składniki potrzebuje twoją skórę. Uczenie maszynowe to rodzaj informatyki, która umożliwia komputery rozpoznawane obrazy i przewiduje rozwiązania.
W jaki sposób aplikacja do zgadywania przystanek pomaga przestać zgadywać?
Po użyciu Przestań Zgadywanie, aby zrobić zdjęcie swojej twarzy, poprosi cię o dotknięcie skóry problemy. Co się dzieje, jest to, że oznaczasz problemy ze skórą.
Nasi specjaliści i lekarze sprawdzają, aby upewnić się, że problemy ze skórą są dokładnie oznakowane (na przykład, trądzik jest naprawdę trądzikiem ... a nie ugryzienie komara).
Po potwierdzeniu dokładności obrazu, przypisamy odpowiednie składniki.
Otrzymujesz leczenie. Sprawdź z nami w ciągu miesiąca, a następnie określić sukces składników i określ następne kroki.
Zmiany skóry, używamy danych do zmiany rutynowej pielęgnacji skóry
jako zmiany skóry, rutyna pielęgnacyjna też będzie. Przestań zgadywać monitoruje zmiany w skórze poprzez miesięczne aktualizacje. Co miesiąc musisz zrobić zdjęcie, a dermatolog zobaczy, jak twoja skóra reaguje na bieżące składniki, śledzić postępy i zmiany śledzenia skóry.
dlaczego jest tak wyjątkowy?
Geniusz za zatańczającą aplikację, że używa sztucznej inteligencji. Badania pokazują, że sztuczna inteligencja jest w punkcie, w której może przewyższyć lekarzy. Sztuczne sieci neuronowe już przewyższają się ludziom na obrazie i rozpoznawanie i przewidywania obiektów. Badania stwierdzają również, że modele uczenia maszynowego są nie tylko bardziej dokładne, ale mogą teraz przekroczyć dokładność diagnozy lekarzy ludzkich. To dlatego, że metody stosowane przez modele są bardziej "poza pudełkiem" kreatywność w diagnostyce.
co?