[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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152: (ﾜｯﾁｮｲ 699c-G1wx) 2019/01/22(火)02:38 ID:9aIdmwSK0(2/4) AA×
>>134

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152: (ﾜｯﾁｮｲ 699c-G1wx) [sage] 2019/01/22(火) 02:38:49.67 ID:9aIdmwSK0 >>134 ご指摘の通り、学習内容を限定しているため、一般用途としては かなりいい加減なものがたくさんある。 ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る。 例えば膨大な情報を学習させ、稀な疾患を特定するのには 有効な場合が有り、下記の記事のような事例が好例。 「AI、がん治療法助言　白血病のタイプ見抜く」 ttps://www.nikkei.com/article/DGXLZO05697850U6A800C1000000/ プログラム内部を確認していないため、推測でしかないが、 これはGoogleで複数キーワードで特定のHpを検索するのと あまり変わらない可能性が考えられる。 その場合、このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では、 人間の診断能力に及ばない可能性が高い。 また、類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように かなり有用になってきたため、下記の様な活用事例がある。 「東大発！AIの画像解析でガン発見率9割」 ttps://president.jp/articles/-/25195 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/152
ご指摘の通り学習内容を限定しているため一般用途としては かなりいい加減なものがたくさんある ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る 例えば膨大な情報を学習させ稀な疾患を特定するのには 有効な場合が有り下記の記事のような事例が好例 がん治療法助言 白血病のタイプ見抜く プログラム内部を確認していないため推測でしかないが これはで複数キーワードで特定のを検索するのと あまり変わらない可能性が考えられる その場合このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では 人間の診断能力に及ばない可能性が高い また類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように かなり有用になってきたため下記の様な活用事例がある 東大発！の画像解析でガン発見率割

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