Что мне нравится в машинном обучении, так это то, насколько молод рынок и сколько прекрасных бизнес-возможностей еще доступно.

Всего 7 лет назад исследователи искусственного интеллекта начали использовать этот изящный трюк под названием «свертка», чтобы научить компьютер видеть. Теперь мы можем создавать приложения, которые могут воспринимать мир, анализировать то, что перед ними, и помогать нам делать то, что мы никогда не могли делать раньше.

Это открывает совершенно новый рынок для тысяч новых приложений и услуг и миллионов новых клиентов.

Вы можете буквально запустить следующее приложение-убийцу и стать ведущим в мире предпринимателем!

Все, что вам нужно, это отличная идея.

Итак, вот отличный пример, чтобы ваши творческие соки текли.

SkinVision - это приложение, созданное голландской компанией, которое анализирует рак кожи по фотографиям, сделанным на ваш смартфон.

В течение 30 секунд после съемки вы получите оценку риска рака и, в случае высокого риска, варианты немедленного лечения.

Приложение имеет клиническую точность обнаружения 97%.

Для сравнения: врачи общей практики обычно достигают 60% точности, дерматологи - 75%, а лучшие специалисты по дерматологии - 92%.

Это приложение выдувает их всех из воды. Он работает на сверхчеловеческом уровне, лучше, чем у лучших медицинских специалистов.

Услугу SkinVision используют более 1 миллиона пользователей, и она уже успешно выявила 27 000 случаев рака кожи с высоким риском.

Итак, как это работает?

Анализ изображений основан на сверточных нейронных сетях или CNN. Многие отраслевые сети, такие как VGG16 или ResNet, общедоступны и могут быть переобучены для решения любой задачи.

Команда SkinVision, вероятно, использует конвейер Компьютерное зрение, в котором для анализа фотографий используются цветовые фильтры, пороговые значения, фильтрация блобов и определение формы.

Команда SkinVision, вероятно, использует несколько CNN, обученных на тысячах медицинских случаев, для анализа формы, текстуры и цвета меланом. В конце каждой CNN есть плотный классификатор, позволяющий вынести трехсторонний вердикт: низкий, средний или высокий риск.

Это не ракетостроение.

Вы могли бы создать это приложение самостоятельно.

Все, что для этого требуется, - это целеустремленность, много работы и отличная идея для начала.

У вас есть отличная идея приложения для машинного обучения? Напишите комментарий и расскажите мне об этом!