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分散型人工知能と機械学習が医学をどう変えるか

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人工知能は、言語間の翻訳、音声認識、および視覚的認識など、通常は頭脳の力を必要とする職務を実行できるコンピュータネットワークの仮説および進歩です。 機械学習では、直接指示を受けずに分類や予測などのタスクを実行する方法に関する知識を習得するアルゴリズムが使用されます。

純粋なAIと機械学習にはさまざまなレベルがあります。 各セクターは大量のデータを取得し、接続から同じように使用可能なデータを正確さと速度も匹敵する程度に構築することができます。 これらのレベルが含まれます:

  • 深い学習
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習

地方分権化

分散化には、標準的な環境を構築する機能やデータのプライバシーなど、さまざまな利点があります。 分散型人工知能もこれに適用できます。 機械学習モデルは機密性を保証し、情報を安全に保ちます。 それらは前後に連携し、データが他のエンドユーザーのガジェットで保護されるようにします。

さらに、いったんモデルが知識を習得して成長してしまえば、それらはシステム内のすべての人に開かれて近づきやすくなります。 このようにして、一元管理された所有者団体は必要ありません。 現在、このコントロールは運命の発見を決定するための決定的なものであるため、重要です。

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ブロックチェイン技術

ブロックチェーン技術により、従業員は相互に関連し合うことができます。 これらの相互関係は、合意された一連の確固たる規制に基づいて確立されています。 規制は、トランザクションの転送やスマートコントラクトと呼ばれる一般的な規制を決定できます。 タブレットや携帯電話の時代には、これらのガジェットは多くの個人にとって重要なコンピューティングガジェットです。

今日の時代には、顧客はモバイルガジェットに接続しているという考えのおかげで、堅牢なセンサーと豊富なユーザーの相互関係が統合され、機密性が高まる傾向にある比類のない統計量につながっています。 したがって、ユーザーの統計に基づいてトレーニングされたモデルは、よりインテリジェントなアプリケーションに電力を供給することによって使用率を大幅に向上させるという見込みを維持します。

医学に関する技術

技術を医学に応用することができる様々な方法があります。 医学の分野では、ニューロンのようなアイデアがあり、それらはベータ版で複数の魅力的なアイテムを進歩させました。 これらの項目は、彼らの分散型Alをどのように実行するかについてユーザーに教え、ガイドするでしょう。 人々は自分の健康に関する統計をどのように作成するか、そしてどのようにそしてどこでこれらの統計にアクセスするかを見ることができるでしょう。

テクノロジアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

  • コンピュータビジョン搭載オンボーディングモジュール
  • 血液検査用デコーダ
  • ゲノミクステスト
  • 医学解読

技術の基礎

技術は医学的発生率をより相互に関連づけ、ユーザーに合わせてカスタマイズするでしょう。 分散Alが取り組んでいるさまざまな主な課題があり、ユーザーに自分たちの健康の管理を取り戻す機会を提供します。 技術の基礎のいくつかは次のとおりです。

  • 不可欠な負担
  • 有機的で公平なデータ
  • 機密事項
  • 今後の機会

結論

人工知能は現実の世界です。それはより速く、より安く、よりスケーラブルで安全です。 51%の消費者は、企業に対する期待は現在、分散型人工知能の影響を受けていると答えています。 ほとんどの企業は現在、自社とそのユーザーを支援するために、これらの新しい分散型Alを採用しています。

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