Stop Guessing

Ao desenvolver aplicativos em Los Angeles, o lenço Fred foi examinado para modelar e acumular mais de 500k seguidores. Por causa de seus empregos de modelagem, ele não podia se dar ao luxo de adivinhar com sua rotina de cuidados com a pele. Como um graduado UC Berkeley com um diploma em tecnologia, o lenço criado parou de adivinhar, que usa a aprendizagem de máquinas para descobrir o que os ingredientes da pele necessidades da sua pele.
A idéia
Seu Skincare deve ser tão inteligente quanto seu smartphone. É por isso que parar a adivinhação usa a aprendizagem de máquina supervisionada a descobrir o que os ingredientes que suas necessidades da pele. A aprendizagem de máquinas é um tipo de ciência da computação que permite aos computadores reconhecer imagens e prevê soluções.
Como o aplicativo de adivinhação de parada ajuda você a parar de adivinhar?
Depois de usar a parada de adivinhar para tirar uma foto do seu rosto, ele vai pedir para você tocar sua pele problemas. O que está acontecendo é que você está rotulando seus problemas de pele.
Então, nossos profissionais e médicos verificar se seus problemas de pele são identificados com precisão (por exemplo, sua acne é realmente acne ... e não picada de mosquito).
Depois de confirmarmos a precisão da imagem, atribuiremos os ingredientes certos.
Você recebe o tratamento. Volte com a gente em um mês e, em seguida, determinar o sucesso dos ingredientes e determinar os próximos passos.
À medida que a pele muda, usamos dados para alterar sua rotina de skincare
À medida que a sua pele muda, também a sua rotina de skincare. Parar de adivinhar monitora as mudanças na sua pele através de atualizações mensais. Todos os meses, você é obrigado a tirar uma foto e um dermatologista verá como sua pele está reagindo aos ingredientes atuais, acompanhe o progresso da sua pele e a trilha das alterações.
Por que isso é tão especial?
O gênio Por trás do aplicativo Parca de Adivinhação é que ele está usando inteligência artificial. Pesquisa mostra que a inteligência artificial está no ponto em que pode superar os médicos. As redes neurais artificiais já superam os seres humanos em reconhecimento e previsões de objetos. A pesquisa também descobre que os modelos de aprendizagem de máquina não são apenas mais precisos, mas podem agora exceder a precisão do diagnóstico dos médicos humanos. Isso porque os métodos usados ​​por modelos são mais "fora da caixa" criatividade no diagnóstico.
Então, o que?
Nós convidamos você a parar de adivinhar e atualizar sua rotina de cuidados com a sua skincare.