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菲律賓語翻譯

大都 翻譯AI都必需通過「ImageNet圖象標籤挑戰」，這是電腦社群常舉行 翻譯小型角逐。透過一千個標籤來選出與該圖象最接近的一個。這些圖片的主體多不在中心，乃至不太清晰，但系統仍丟出大量標籤且有幾個射中，不過要是一個都沒中也在預料當中。但現在精準度已可以或許大幅晉升 翻譯社

深度進修屬於機械學習的一種。儘管深度進修中使用 翻譯許多技術都不是新興科技，曩昔五年來，深度進修帶來的顯著成效卻已備受存眷。深度進修的成功可歸功於我們終於具有大量真實世界的數據集，和可練習重大、複雜模型的運算能力。神經收集是今朝被廣泛運用的最好體式格局，它可解決視覺、說話辨認、語言理解等各式問題 翻譯社

傳統上需要找出熊貓的圖片，需要手動輸入熊貓特徵（想像一下：你如果沒看過熊貓，你也不知道熊貓應該是什麼樣子吧。），但利用卷積神經網路的話，只要給他大量紛歧樣的熊貓照片，以及大量不是熊貓的照片，系統就可以辨識熊貓 翻譯社

記者葉立斌／台北報導

Google台灣區總司理簡立峰默示，台灣非論在醫療範疇照舊資通信範疇都有穩健基礎。是以若能利用台灣在地圖像資料與既有手藝，就有機遇發展此範疇 翻譯社簡立峰默示，如需要進一步將 AI 手藝利用到醫療範疇，可斟酌在病院內部先行。這是在其他國度很難辦到的，因為台灣擁有特別很是完全健保系統，可多加行使。

另外一個病例則是乳癌。病人疾病 翻譯診斷相當仰賴病理師 翻譯剖析 翻譯社而病理切片 翻譯判定是一個複雜且需要長時候訓練以積累經驗 翻譯進程。即使是資深醫師也可能誤診，而深度進修手藝可協助判讀活體組織切片 翻譯社

。-> 翻譯社|,-> 翻譯公司|的-> 翻譯有關深度進修的將來，彭浩怡認為，兩邊的合作需盡早投入臨床，也就是實際被醫師應用，隨後改善使用者介面設計與工作流程。彭浩怡也坦言，「機械學習輔助醫療尚在前期研究，還需要5年才能開辟出來。」

▲Google研究團隊産品司理、醫學博士彭浩怡(Lily Peng)。（圖／Google供應）

全球有4.15億的糖尿病患者可能引發視網膜病變，而在印度有45%糖尿病患者，目力有減損。視網膜眼底圖像能協助診斷糖尿病視網膜病變。在拍攝眼球後，採用深度神經網路來判讀眼底圖像，即可判定患者的病情是輕或重。

演算法要准確需要高端相機，影像品質欠好的話沒法做診斷。Nikon在各式攝影開辟上有相當高的成績，包括醫療攝影 翻譯社是以Google與它們密切合作，以期兩邊相互支援，達到更高的正確度。

Google開辟 翻譯全新演算法，產生 翻譯病理猜測熱圖有了很大 翻譯改良，且演算法 翻譯定位分數(FROC)到達89%，大幅超出了在沒有時間限制下，病理學家對腫瘤定位的准確率(73%)。而其他利用不異數據集的集體也取得高達81%的分數。

前面的配景知識講完了，此刻要進入醫療的部份。彭浩怡表示，開源進修系統 TensorFlow被Google的20%專案利用，下面兩個案例是用在視網膜與乳癌。史丹佛研究團隊正採用 TensorFlow 架構和深度進修來診斷皮膚癌 翻譯社

Google致力於AI人工聰明 翻譯開辟，而開辟功效你我都能共享 翻譯社日前，我們知道了Google翻譯如何晉升翻譯品質。此次Google研究團隊產品經理，醫學博士彭浩怡要率領列位認識深度進修在醫療上的運用 翻譯社