::
::
Rozmawiamy m.in o
- wykrywaniu raka przy użyciu sieci CNN
- czym jest transfer learning oparty na ImageNet i czy tak samo dobrze działa przy obrazowaniu medycznym
- annotacji i augmentacji danych medycznych
- produktach MIDAS (annotacja / anonimizacja) oraz TITAN (klasyfikacja zdjęć tkanek)
- czym grozi wyciek danych pacjentów i dlaczego tak ważna jest anonimizacja danych
- jakie wyzwania mają przed sobą startupy z pogranicza AI i medycyny
- jak podejść odpowiedzialnie do tworzenia modeli w tak poważnym zastosowaniu jak medycyna
- dlaczego przejście od pomysłu do przemysłu nie jest łatwe
Gośćmi byli Barbara Klaudel i Aleksander Obuchowski - Radiato.AI
Wywiad prowadził Michał Dulemba
Jak zacząć podcast - moja nowa książka na temat podcastów.
Posłuchaj więcej odcinków na:
nieliniowy.pl - podcast na temat data science, machine learning i sztucznej inteligencji
Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn
Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS
Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532
Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba
Jest to odcinek podkastu:
Nieliniowy
Podcast Nieliniowy to miejsce, gdzie poruszam takie tematy jak sztuczna inteligencja (artificial intelligence / AI), uczenie maszynowe (machine learning / ML) oraz analityka danych (data science / data analytics). Moich gości pytam też o biznes, naukę i etykę / odpowiedzialność w branży ML. Zapraszam serdecznie
Kategorie:
Technologia
Technologia