AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第41天】本文将探讨AI在医疗诊断领域的应用及其面临的挑战。我们将通过分析AI技术如何提高诊断的准确性和效率，以及它如何改变医疗服务的提供方式，来揭示其潜力。同时，我们也将讨论AI在医疗诊断中所面临的伦理、法律和技术挑战，以及如何克服这些挑战以实现其在医疗领域的广泛应用。
牙龈口腔病症识别
本文介绍了利用机器学习和深度学习技术进行牙龈病症检测的方法，重点探讨了卷积神经网络（CNN）在医学影像分析中的应用。通过数据准备、模型构建、数据增强及训练评估等步骤，展示了如何实现牙龈病症的自动化诊断，旨在提高诊断效率和准确性，助力口腔健康的早期干预。
本地没有环境跑深度学习模型？ 阿里云天池实验室它不香吗
前几天做深度学习模型训练使用 Google 的 colab 总是掉，搞得很烦。然后那天我队友 “叶伏天” 和我说有一个类似于 Google colab 的平台，可以训练，虽然也有 8 小时的限时，但是这两个我可以替换使用，甚至一起跑实验，显卡配置也可以满足我的需求训练模型的需求
使用 Seldon Core 服务模型
当您构建机器学习驱动的产品时，弄清楚如何弥合模型与其他一切之间的差距至关重要。 例如，也许你有一个很好的推荐模型，但在我们能够将这些推荐呈现给客户之前，这个模型并没有多大用处。
这就是模型服务的用武之地。在本文中，我们将了解如何使用 Seldon Core 为模型提供服务，这是一个为速度和大规模而构建的开源服务框架，能够一次运行 1000 多个模型。 我将讨论一些让 Seldon 在这个领域独一无二的东西，以及在你的项目中使用和反对使用它的原因。
这是关于 Seldon Core 系列的第一部分。 除了模型服务的基础知识，在以后的部分中，我们将使用 Alibi Detect 监控 Seldon