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:
31 декабря 2015 года истек срок ограничения компании Nokia на производство смартфонов под собственным брендом. И, как и ожидалось после...
Угрозы для мобильных устройств на базе Android перестали уступать по сложности вредоносному ПО, атакующему традиционные компьютеры,...
Яким спеціалістам готові платити більше? Де найнижча конкуренція? Які фахівці потрібні всім? На ці та інші запитання...
В Україні нині активно обговорюють питання безпеки месенджера Telegram, а також можливе обмеження його використання...
Понад 8 років я працюю у сфері розробки програмного забезпечення, переважно з JavaScript і RoR, і всі 8 років беру...
Яндекс.Метрика