English 
日本語 
한국어 
français 
Deutsch 
Español 
italiano 
русский 
português 
العربية 
ไทย 
Несколько демонстраций в LDV напоминают нам, что машины учатся не только с помощью нейронных сетей и машинного обучения. У них есть другие способы научиться распознавать и анализировать окружающий мир.
Ученый-исследователь Тали Декель продемонстрировала технологию, которая использует компьютерное машинное зрение для идентификации, которая может судить по увеличенным отклонениям прямых линий или пурпурным плодам на крыше.
В среднем патологоанатомы обрабатывают 500 препаратов в день. На каждом предметном стекле нужно анализировать тысячи отдельных раковых клеток, и врачи легко упускают их из виду.
Согласно исследованию, проведенному American Medical ассоциации, обычно менее половины патологоанатомов согласны с правильным диагнозом. Приведен еще один пример, посвященный биопсии лимфатических узлов рака молочной железы, поясняющий разницу между исследовательской направленностью компьютерных и человеческих патологоанатомов. Первый акцентирует внимание на многих областях, которые могут стать контейнерами для раковых клеток.
Система машинного зрения предоставляет патологоанатомам необработанные изображения, а затем они все еще могут просматривать данные, которые они знакомы и изображения, обработанные системой обучения. По сути, это может определить область рака.
