|
|
rss_habr
[Перевод] Одновременная генерация структурированных табличных данных и изображений при помощи GANСреда, 05 Января 2023 г. 01:29 (ссылка)
Мы хорошо знаем GAN за успехи в создании реалистичных изображений. Не так хорошо знаем о формировании табличных данных. Однако их возможно применять при одномоментной реализации табличных данных и изображений. Зачем генерировать одновременно табличные данные и изображение? Я создал приложение coronarography.ai. На вход нейронной сети подаются структурированные данные (факторы риска развития сердечных заболеваний) и изображение ЭКГ, на выходе получаем патологию магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить точность прогнозирования обученной нейронной сети на синтетических сгенерированных данных. Почему бы и нет) Проведем аугментацию выборки при помощи GAN и посмотрим точность обученной нейронной сети на синтетических данных. Для этого необходимо эти синтетические данные получить. Описание проблемы. Мы имеем структурированные данные. В них содержится информация по каждому наблюдаемому пациенту в виде наличия факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в бинарной форме. К каждому наблюдению прикреплено ЭКГ изображение. То есть одному пациенту соответствуют факторы риска и одно изображение ЭКГ, снятое до суток до выполнения инвазивной коронарографии, это данные которые прогнозирует основная обученная нейронная сеть. Нам необходимо одновременно генерировать структурированные данные (факторы риска и таргеты виде поражения артерий сердца) и картинку - ЭКГ изображение. Я в литературе не встречал подобных примеров, чтобы генерировали одновременно табличные данных и картинку. Что ж, сделаем впервые). Сгенерируем 1500000 синтетических наблюдаемых в виде табличных данных и ЭКГ изображения. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/709130/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709130
rss_habr
[Перевод] Создание изображений с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) на примере ЭКГВторник, 03 Января 2023 г. 19:50 (ссылка)
Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow. Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах. Как работают GAN? Первым шагом в создании GAN является определение желаемого конечного результата и сбор начального набора обучающих данных на основе этих параметров. Затем эти данные рандомизируются и передаются в генератор до тех пор, пока они не достигнут базовой точности в получении результатов. После этого сгенерированные изображения передаются в дискриминатор вместе с фактическими точками данных из исходной концепции. Дискриминатор фильтрует информацию и возвращает вероятность от 0 до 1, чтобы представить подлинность каждого изображения (1 соответствует реальному, а 0 соответствует ложному). Эти значения затем проверяются на точность и повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат. Зачем генерировать изображение ЭКГ? Я создал проект coronarography.ai . В нем на вход подается изображение ЭКГ, а на выходе мы получаем наличие патологии магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить принципиальную возможность генерации изображений ЭКГ и сравнить полученные изображения с реальными. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/709036/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709036
rss_habr
Применение генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) в клинических исследованияхСуббота, 24 Декабря 2022 г. 18:31 (ссылка)
Клинические испытания новых методов лечения делятся на несколько этапов, называемых фазами. На самых ранних этапах испытаний нужно учитывать безопасность лекарственного средства или побочные эффекты, которые оно вызывает. Более поздние фазы испытаний направлены на то, чтобы проверить, лучше ли новое лечение, чем существующие. Существует 3 основных фазы клинических испытаний — фазы с 1 по 3. Испытания фазы 1 — это самые ранние фазы испытаний, а испытания фазы 3 — испытания более поздней фазы. Некоторые испытания имеют более раннюю стадию, называемую фазой 0, а некоторые испытания фазы 4 проводятся после того, как лекарство было лицензировано. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/707494/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707494
rss_habr
CORONAROGRAPHY.AIСуббота, 19 Ноября 2022 г. 12:16 (ссылка)
Предложен новый подход в выявлении коронарной болезни сердца. С помощью нейросетевого анализа создана модель диагностики ишемической болезни сердца, выявляющая ишемию миокарда, патологию магистральных коронарных артерий. В задачу исследования входило сравнить точность обученной модели нейронной сети на входных структурированных данных (пол и возраст, уровень холестерина, наличие хронических заболеваний, наследственные факторы, образ жизни и пр.) и ЭКГ-изображений с результатами классической инвазивной коронарографии. Доказана высокая чувствительность и достоверность предложенной диагностической модели на 1500150 наблюдений. Проведено сравнение модели с классическими методами диагностики преходящей ишемии миокарда – тредмил-тест, суточное мониторирование ЭКГ. Выявлено значимое превосходство представленной диагностической модели. Оценена точность прогнозов с профильными специалистами-кардиологами, ежедневно курирующих пациентов с ОКС. В данной статье также предложен новый метод экстраполяции выборки с помощью генеративно-состязательных нейронных сетей, позволяющим превзойти объём наблюдений, использующихся в классических мета-анализах. Создано мобильное приложение для определения патологии артерий сердца. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/700324/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700324
rss_habr
ERNIE-ViLG — бесплатная китайская нейросетьВторник, 15 Ноября 2022 г. 11:17 (ссылка)
Нейросети, генерирующие изображения, сейчас на пике популярности. В то время как все балуются Dall-E2 , MidJourney и Stable Diffusion, есть ещё одна модель, которая не так хорошо известна в интернете. Имя ей: ERNIE-ViLG. Мы познакомились с новинкой и делимся опытом с вами. Будет много фото. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/699288/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=699288
rss_habr
Подборка самых просматриваемых докладов на PHDays 11. AI-трекПятница, 12 Августа 2022 г. 17:41 (ссылка)
С докладами технического трека Positive Hack Days 11 мы вас уже познакомили, настал черед трека, посвященного проблематике искусственного интеллекта и машинного обучения. AI-трек шел всего день, зато как: вместе с экспертами из «Ростелекома», Security Vision, Bloomtech LLC и других известных компаний мы поговорили о биометрических алгоритмах обнаружения витальности в Единой биометрической системе, о том, как компаниям обмениваться данными, не обмениваясь ими, и о том, какие методы машинного обучения помогают в выявлении сетевых атак. Делимся докладами, которые «зашли» участникам форума больше всего. Смотреть подборкуhttps://habr.com/ru/post/680774/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=680774
rss_habr
[recovery mode] Раскрашивание изображений с использованием нейронных сетейСреда, 10 Августа 2022 г. 21:36 (ссылка)
Раскрашивание изображений с использованием нейронных сетей DeOldify — это проект, основанный на глубоком обучении, для раскрашивания и восстановления изображений. Модель использует архитектуру NoGAN для обучения модели. Мы будем использовать эту модель, чтобы преобразовать некоторые черно-белые фотографии, добавив к ним цвет. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/681928/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681928
rss_habr
Обзор архитектур image-to-image translationВторник, 12 Июля 2022 г. 12:00 (ссылка)
Привет, Хабр! Я работаю инженером компьютерного зрения в направлении искусственного интеллекта компании Норникель. Мы разрабатываем и внедряем модели с применением машинного обучения на наши производственные площадки. В скоуп наших проектов попадают как системы, управляющие (или частично управляющие) технологическим процессом (например, флотация или плавка), так и системы промышленного машинного зрения, которые по сути представляют из себя одну из разновидностей датчиков. В этой статье я расскажу про основные архитектуры генеративных сетей для задачи перевода изображения из одного домена в другой (image-to-image translation). В конце расскажу, для чего именно мы применяем синтетические данные и приведу примеры изображений, которых нам удалось достичь. Но перед погружением в данную тему рекомендую ознакомиться с тем, что такое свёрточная сеть, U-Net и генеративная сеть. Если же Вы готовы, поехали. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/676296/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=676296
rss_habr
GAN-модели для генерации набора данных из изображенийПятница, 08 Июля 2022 г. 11:54 (ссылка)
Привет, Хабр! Для машинного обучения в специфических областях очень остро стоит проблема нехватки данных для обучения. Давайте рассмотрим один из способов генерировать изображения. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/675840/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=675840
rss_habr
[Перевод] StyleGAN3 — изображения в разном стиле одним кликомЧетверг, 26 Мая 2022 г. 23:48 (ссылка)
В конце 2018 года в nVidia выпустили первую StyleGAN — и сегодня любители технологий с воодушевлением смотрят в будущее безграничных развлекательных медиа, генерируемых ИИ. Это будущее на практике показывает автор, материалом которого делимся к старту флагманского курса по Data Science. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/668090/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=668090
rss_habr
Нейронка для нейротоксиновВоскресенье, 25 Апреля 2022 г. 02:03 (ссылка)
В феврале прошлого года я впервые обращался к теме прогнозирования новых химических соединений методами глубокого обучения — когда опубликовал перевод об инструменте FermiNet. Такие исследования, находящиеся на стыке физики, химии, биоинформатики и фармакологии, призваны смоделировать потенциально возможные химические связи и конфигурации молекул. Так можно одновременно удешевить и значительно ускорить разработку новых лекарств. Также я затрагивал эту тему в статье о выращивании кристаллов, но в несколько ином аспекте: гравитация вносит коррективы в форму молекул, поэтому некоторые конфигурации молекул быстро «сминаются». Эта проблема остро стоит при производстве баснословно дорогих препаратов (прежде всего, противораковых), терапевтический эффект которых заключается в поддержании строго определенной формы молекул, блокирующих патологические биохимические процессы. Если бы мы могли поставить на поток производство филигранных молекул (в частности, ферментов), блокирующих работу определенных белков, это преобразило фармакологию, в значительной степени ее персонализировав. Но у такой линии исследований есть и обратная сторона: она открывает путь к созданию чрезвычайно токсичных и цепких веществ, которые было бы практически невозможно «выковырять» из биохимического аппарата, если они там окажутся. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/662694/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=662694
|
LiveInternet.Ru |
Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda |