AI & ML дайджест #18: ML для анализа МРТ головного мозга, гид по Catalyst

Встречайте свежий выпуск дайджест интересных материалов из мира AI & ML и не забывайте подписываться на телеграм-канал.

Статьи

Classification of Brain MRI as Tumor/Non Tumor — об обучении и применении простых CNN для анализа MPT головного мозга.

Using AI to predict retinal disease progression — о новой ML-модели, которую создал DeepMind совместно с Moorfields Eye Hospital и Google Health, для распознавания развития заболевания сетчатки.

Catalyst 101 — Accelerated PyTorch — вводная статья о фреймворке Catalyst.

Beyond fashion: Deep Learning with Catalyst — одно из самых полных руководств по настройке DL-пайплайна с Catalyst и развертыванию модели в продакшене.

Automation in Manufacturing: Emerging Trends and Solutions — о трендах и решениях использования ML на производствах.

Model Evaluation Metrics in Machine Learning — подробное объяснение метрик ML-моделей для задач классификации.

Making an Augmented Reality product using Computer Vision — технические детали использования компьютерного зрения для продукта дополненной реальности.

Machine Learning in Healthcare: Fundamental Challenges vs. Immense Opportunities — о челенжах и возможностях использования ML в здравоохранении.

Optimize Response Time of your Machine Learning API In Production — о том, как на продакшене минимизировать время отклика DL-модели.

Monitoring Machine Learning Models in Production — детальное руководство поо мониторингу ML-моделей в продакшене.

Meet my assistant, an ML-based system — про CADx (computer-aided diagnosis) системы в здравоохранении и использование ML-моделей в них.

Random Forest Regression: When Does It Fail and Why? — об экстраполяции — основной проблеме использования случайного леса для регрессии.

Tesseract OCR: Text localization and detection — про Tesseract OCR для обнаружения и распознавания текста на изображениях.

Датасеты

VoxClamantis — корпус по фонетике на 700 языков.

VGGFACE2 — один из крупнейших датасетов для распознавания лиц, содержащий 3.3М изображений.

ePillID Dataset — датасет для идентификации таблеток.

Real World Masked Face Dataset — датасет для распознавания лиц с масками.

Holopix50k — датасет стереоизображений дикой природы, содержащий 49 368 пар изображений.

CQ500 — датасет из 491 CT сканого головного мозга.

Видео


Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.

Присоединяйтесь к Telegram-каналу дайджеста и его страницам в соцсетях: Medium, Facebook, Twitter, LinkedIn.


← Предыдущий выпуск: AI & ML дайджест #17

Похожие статьи:
Компания ASUS представила новые игровые аксессуары линейки Cerberus - клавиатуру и компьютерную мышь. По словам производителя, новые решения...
Ранее в этом году представители Samsung официально заявляли о планах по созданию сгибаемого смартфона. При этом предполагалось, что...
Представляем новую статью из серии «Карьера в IT». Она посвящена должности Support Engineer — этот специалист занимается...
Наш третій матеріал про стан українського ІТ-ринку через рік повномасштабної війни — про те, як компанії діяли...
В Интернет попало пресс-изображение смартфона Samsung Galaxy S7 edge, его опубликовал Эван Бласс (Evan Blass, владелец...
Яндекс.Метрика