ディープラーニング
複数層のニューラルネットワークを伴う機械学習の一部であり、データの複雑なパターンをモデル化することを可能にします。
多層（ディープ）ニューラルアーキテクチャ—畳み込み、リカレント、トランスフォーマー—を使用して、生の入力（画像、テキスト、音声）から階層的な特徴表現を自動的に学習します。ディープラーニングのパイプラインは、大規模なラベル付きデータセット、特殊なハードウェア（GPU/TPU）、説明可能性ツール、ドリフトや敵対的脆弱性に対する堅牢な監視が必要です。
医療イメージングのスタートアップは、100,000枚のラベル付きX線写真を用いて肺炎を検出するためのディープCNNをトレーニングしています。彼らはトレーニングにGPUを使用し、病変部分を強調するために説明可能性ヒートマップを適用し、生産環境でのモデル精度を継続的に監視し、新しいスキャナータイプが登場したときには再トレーニングを行います。
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