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欧洲杯外围赛欢迎您_刚过一天就被拆台?LeCun公开质疑谷歌《Nature》的乳腺癌AI研究成果

 


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本文摘要:LeCun,批评这篇论文的实际价值。

LeCun,批评这篇论文的实际价值。(后期,对纽约大学的这篇论文展开编译器和理解)Hugh对Harvey表示祝贺谷歌,但去年纽约大学的团队取得了更好的结果,有更多的数据检查,与更多的放射科医生进行了比较。

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此外,纽约大学的代码和数据已经开源。上面的话不客气,HughHarvey的最后一句话说:只是纽约大学的学者们没有PR队伍引起公众的注意。

当然,有人赞成,也有人反对。巴塞罗那大学的机械学习和CV领域的教授GabrielOliveira应对,如果不能采访数据集和代码,应该如何再现结果或检查?尽管如此,对抗癌症的进展和代价的希望都很受欢迎,恭喜谷歌这个团队。

敢说不敢怼的批评者2019年,LeCun和Hinton教授和Bengio教授三人共同获得2019年图灵奖,共同获得100万美元奖金。虽然加剧了,但LeCun至今仍是批评者,不公开发表意见。去年在ISSCC(国际固态电路会议)学术会议上讲话时,这位敢说,不敢怼的AI大牛暗中谴责英特尔神经形态计算实验室主任Mikedavies的神经形态计算,之后的自然引起了隔空对战。

但是,作为深度自学领域的领导者,对于人工智能的未来,LeCun的措辞总是谨慎,AI接近我们的目标,接近我们想象的效果。因此,谷歌必须打败6名放射科医生,相信LeCun也没有自己的意见。你打算信任99%的父母吗?拆除着名医疗AI论文的现象还不存在。(公共编号:)2017年12月,吴恩达队宣布利用CNN算法识别肺炎的精度打破了人类专业医生。

其次,阿德莱德大学放射科在博士LukeOakden-Rayner发表文章,批评吴恩达队医学影像数据集的可用性。请告诉我,当时的ChestX-ray14早已是次开放式胸部,包括14种疾病的10万张前视图X-ray图像。为了证明自己的观点,LukeOakden-Rayner博士依次阐述了标签的准确性、标签的医学意义、标签对图像分析的重要性等3个问题。除了数据集,人工智能如何根据人类,尤其是医生的思维得出结论,这是最重要的。

斯坦福大学皮肤科的Novoa博士也以皮肤科医生可能是肿瘤的恶性肿瘤为例讨论了这个问题。他们在小学使用的尺子——正确测量其大小。

皮肤科医生这样做是为了调查病灶。因此,在一组前列腺图像中,如果图像中有尺子,算法更有可能区分为恶性肿瘤,因为尺子的不存在与癌变的可能性有关。

殊不知,Novoa特别强调,这种算法并沒有告知为何这种关联性是有道理的,因此更非常容易误解为随机尺是临床癌症的根据。在上述情况下,谷歌以前提到的晚期乳腺癌的人工智能检测系统在99%的情况下可以正确区分转移性癌症也有疑问。

计算机工程界常用的评价指标有Accuracy(正确率):正确样品数与总样品数之间的比例。计算方法是,系统正确区分阳性和阴性的数量之和除以总样本的数量。

Precision(正确的亲戚率):系统在阳性状况下区分正确的比例。计算方法是系统正确识别阳性的数量,除了系统识别阳性的总数。Recall(解职率):相当于敏感度。

精度Accuracy和精度Precision非常依赖样本总数的阳性和阴性材料,推荐极端的案例,设计系统,所有输出都是日报阳性,敏感度为100%,特异度为0,这是没有实际用途的系统,此时取得的100个测试样本中,99个为阳性,1个为阴性,此时计算的精度为99%,精度为99%因此,在现实中,灵敏度低的特异度不低,或者相反的系统更容易,可以调整测试样本的阳性阴性比例,优化精度和精度值。医学是谈论证据的学科,如何证明临床成果的先进性、实用性和稳定性,工程队必须有充分的理由。就打败医生而言,现在显然很远。

看斑看全豹的方式,不仅仅是以循证为特征的医学领域。数据集、思维方式、评价指标是医疗AI绕不开的问题。

因此,我们认为今后相似的精度达到99%达到医生水平的法术很好。但是,AI想超过医生的水平,还有很多事情要做。原始文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。


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