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如何分散人工智能和机器学习改变医学

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人工智能是能够执行通常需要脑力的职责的计算机网络的假设和进步,例如语言之间的翻译,语音识别和视觉感知。 算法用于机器学习,获取有关如何完成分类和预测等任务的知识,而无需直接给出指令。

纯AI和机器学习有不同的水平; 每个扇区都需要大量数据,并且可以通过连接构建类似且可用的数据,其准确性和速度也相当。 这些级别包括:

  • 深入学习
  • 监督学习
  • 无监督学习

权力下放

权力下放具有各种好处,例如构建标准环境和数据隐私的能力。 分散的人工智能也适用于此。 机器学习模型可确保机密性并确保信息安全; 他们来回联络,确保数据在另一个最终用户的小工具上受到保护。

此外,一旦模型获得了知识并且已经完全成熟,它们对于系统中的每个人都是开放和平易近人的。 这样就不需要集中式专有关联。 这是至关重要的,因为目前,这种控制是决定命运发现的决定因素。

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块链技术

区块链技术允许员工相互关联。 这些相互关系是建立在一套商定的公司法规之上的。 法规可以确定交易转移或称为智能合约的通用法规。 在平板电脑和手机时代,这些小工具是很多人的关键计算设备。

由于这样的想法,在当今时代,客户与他们的移动设备紧密相连,强大的传感器和丰富的用户相互关系融合在一起,导致无与伦比的统计数据,这往往是保密的。 因此,受过用户统计训练的模型通过为更智能的应用程序供电,保证了大大提升利用率的承诺。

医学技术

技术可以通过多种方式应用于医学。 在医学领域,有像神经元这样的想法,它们在测试版中推出了多项引人入胜的项目。 这些项目将教导和指导用户如何进行他们的分散Al。 人们将能够看到如何创建他们的健康统计数据,以及如何以及在何处访问这些统计数据。

一些技术应用包括:

  • 具有计算机视觉的入职模块
  • 验血解码器
  • 基因组学测试
  • 医学破译

技术基础

技术将使医疗事件更加相互关联并为用户量身定制。 分散的Al解决了各种主要挑战,并为用户提供了恢复健康控制的机会。 一些技术基础包括:

  • 整体负担
  • 有机和无偏见的数据
  • 保密问题
  • 未来的机会

总结

人工智能是现实世界。它更快,成本更低,更具可扩展性和安全性。 51%的消费者表示他们对公司的期望现在受到分散式人工智能的影响。 大多数公司现在采用这些新的分散式Al来帮助自己和他们的用户。

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