Darmowy lunch nie istnieje, czyli ostrożnie z SI
Wykorzystanie uczenia maszynowego do poprawy jakości obrazów w medycynie ma fundamentalne ograniczenia – ostrzegają badacze z Cambridge.
Wykorzystanie uczenia maszynowego do poprawy jakości obrazów w medycynie ma fundamentalne ograniczenia – ostrzegają badacze z Cambridge.
Badacze uzyskali 97-procentową dokładność diagnozy związanej z mutacją glejaków bez konieczności biopsji.
Naukowcy zastosowali głębokie uczące się sieci 3D do przewidywania inteligencji nastolatków.