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Il ne fait aucun doute que la demande d’IA augmente de façon exponentielle. Dernièrement, il y a eu une demande sans précédent d’options d’IA dans un large éventail d’industries. Avec un financement mondial des start-ups d’IA atteignant 20 milliards de dollars au deuxième trimestre de 2021, comme le montre un rapport de CB insights, une quantité qui est plus du double de la totalité pour un trimestre similaire au cours des 12 mois précédents, il existe des alternatives passionnantes pour un nombre d’industries.

Les RH font partie des industries qui ont été remodelées par l’IA. C’est parce que la découverte du candidat précis implique des connaissances rappelant les détails d’un candidat et les processus de recherche effectués par les organisations.

L’utilisation de l’IA dans la gestion et l’optimisation de ces connaissances est devenue très bénéfique en raison de sa fonction de facilitation de l’efficacité du processus de recrutement. Il est à noter que l’utilisation de l’IA ne se limite pas seulement à l’acquisition d’expertise, mais aussi dans rétention et communication.

En fait, le roulement du personnel est l’un des principaux problèmes des entreprises du monde entier. Il y a eu un développement mondial de travailleurs repensant leurs choix de carrière depuis le début de COVID-19. Selon une enquête de Robert Walters, les deux tiers des professionnels de la zone MENA cherchaient à changer d’emploi au cours du premier semestre 2022.

En tant que tel, la fonction de l’IA pour faciliter la communication avec les travailleurs et embaucher les candidats précis est devenue plus urgente que jamais.

Recrutement

Il ne fait aucun doute que la demande d’IA augmente de façon exponentielle. Dernièrement, il y a eu une demande sans précédent d’options d’IA dans un large éventail d’industries. Avec un financement mondial des start-ups d’IA atteignant 20 milliards de dollars au deuxième trimestre de 2021, comme le montre un rapport de CB insights, une quantité qui est plus du double de la totalité pour un trimestre similaire au cours des 12 mois précédents, il existe des alternatives passionnantes pour un nombre d’industries.

Les RH font partie des industries qui ont été remodelées par l’IA. C’est parce que la découverte du candidat précis implique des connaissances rappelant les détails d’un candidat et les processus de recherche effectués par les organisations. L’utilisation de l’IA dans la gestion et l’optimisation de ces connaissances est devenue très bénéfique en raison de sa fonction de facilitation de l’efficacité du processus de recrutement. Il est à noter que l’utilisation de l’IA ne se limite pas seulement à l’acquisition d’expérience, mais également à la rétention des employés et à la communication.

En fait, le roulement du personnel est l’un des principaux problèmes des entreprises du monde entier. Il y a eu un développement mondial de travailleurs repensant leurs choix de carrière depuis le début de COVID-19. Selon une enquête de Robert Walters, les deux tiers des professionnels de la zone MENA cherchaient à changer d’emploi au cours du premier semestre 2022.

En tant que tel, la fonction de l’IA pour faciliter la communication avec les travailleurs et embaucher les candidats précis est devenue plus urgente que jamais.

Automatisation des communications des travailleurs

Les chatbots soutenus par l’IA peuvent permettre aux équipes RH d’assurer l’efficacité des communications internes en conservant l’engagement et le dialogue avec les employés tout au long de l’année. Les chatbots peuvent être sûrs que toutes les données relatives aux ajustements de couverture, aux bulletins, aux approbations de départ et autres sont transmises aux travailleurs. Cela permet d’éviter une perte de temps pour les groupes RH et réduit les risques d’erreurs de communication.

Actuellement, les chatbots sont en outre suffisamment supérieurs pour fournir une communication pure et humaine qui a la capacité d’avoir une interaction dans un dialogue personnalisé. Ces connaissances seront également utilisées pour résoudre les problèmes particuliers rencontrés par les travailleurs, ce qui aide les praticiens des RH à percevoir le sentiment général, à découvrir les facteurs de mouvement obligatoires et, par conséquent, à augmenter l’engagement et à réduire le chiffre d’affaires.

CV des candidats sur des types numériques sensibles

L’IA offre aux départements RH et aux candidats potentiels la possibilité d’automatiser les tâches répétitives et de se concentrer sur un travail stratégique et artistique supplémentaire. L’automatisation des étapes des processus d’intégration peut libérer du temps consacré à la supervision de chaque étape, permettant ainsi aux employés des RH d’allouer leur temps à des tâches vitales supplémentaires telles que le mentorat et la connexion avec de nouveaux employés.

Historiquement, les nouveaux candidats sont tenus de ressaisir leurs coordonnées à plusieurs reprises tout au long du processus d’embauche. Pour s’assurer que les candidats n’ont pas une mauvaise impression de l’entreprise et pour faciliter l’efficacité de la méthode, l’IA aidera les candidats à transférer les données vers des plates-formes numériques sensibles qui peuvent stocker ces données et faciliter les objectifs de finition en moins de temps. En tant que telle, l’IA peut systématiquement reconnaître selon les besoins et insérez-y le lieu associé dans les futurs types.

Enfin, alors que les entreprises réalisent la nécessité de dépenser de l’argent pour l’expertise des candidats tout au long du processus de recrutement, l’IA s’habitue de plus en plus à enquêter sur les expériences et les activités antérieures des candidats pour les faire correspondre aux rôles auxquels ils sont mieux adaptés.

Forfaits de croissance des travailleurs et coaching

Grâce aux modules de coaching RH basés sur l’IA, les travailleurs peuvent rechercher et étudier leurs rôles et obligations. Pour que les travailleurs progressent dans leur carrière, les techniques alimentées par l’IA peuvent préconiser des unités de compétences connexes basées principalement sur leur description de poste. Les objectifs de l’IA dans le savoir-faire RH peuvent analyser les connaissances des travailleurs et alerter les employés RH des besoins de coaching.

Indépendamment des avantages de l’IA pour les candidats et le personnel des RH, il sera important que les organisations fassent des efforts d’investissement pour vendre la responsabilité de l’utilisation d’instruments basés sur l’IA. Les entreprises doivent s’assurer que les groupes RH ont une excellente compréhension de l’éthique de l’IA et de la sécurité des connaissances. Plus important encore, les formations sur la façon d’optimiser l’utilisation de l’IA et d’interpréter les connaissances sont cruciales pour rationaliser le cours des RH. Développer une compréhension approfondie de l’utilisation de l’IA aide à tirer pleinement parti de son plein potentiel et à atténuer la méfiance à l’égard des techniques d’IA.


Les candidats internes rejetés sont deux fois plus susceptibles de démissionner


Note:
Comment l’IA peut retravailler les processus de recrutement RH conventionnels (2022, 12 mai)
récupéré le 12 mai 2022
de https://techxplore.com/information/2022-05-ai-traditional-hr.html

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute transaction honnête dans un but de recherche ou d’analyse personnelle, aucune
La moitié peut également être reproduite sans autorisation écrite. Le contenu est fourni uniquement pour les fonctions de données.



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L’IA est arrivée, alors quelle est la prochaine étape ? – Par Prasad Akella – Les dernières nouveautés en matière d’intelligence artificielle | Robotique IA

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Artificial Intelligence

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J’ai été exposé pour la première fois à un réseau de neurones vers 1988, lorsqu’un camarade de laboratoire essayait de caractériser le processus de coupe sur une fraiseuse, de prédire quand il allait tomber en panne et de fournir des conseils au mécanicien de chantier. Je me souviens que même la formation et la gestion réussie d’un réseau neuronal de base étaient un défi.

Aujourd’hui, le tableau est radicalement différent. Des réseaux de neurones sophistiqués identifient les problèmes difficiles à détecter à la vitesse de l’éclair. Le processus ML est, comparativement, fluide et l’IA est utilisée dans le monde réel. Il est produit, mis en œuvre et déployé de manière aussi diversifiée que les nombreux marchés et problèmes commerciaux qui existent. Cette vision d’un futur proche est possible en raison de l’état dans lequel se trouve l’IA aujourd’hui – un état de maturité où les entreprises ne se demandent plus comment elle fonctionne, mais quels problèmes elle peut résoudre. Ce changement d’évaluation par les entreprises ne représente pas seulement une compréhension fondamentale plus profonde de la technologie de l’IA, mais une reconnaissance que la technologie, sans aucun doute, apporte de la valeur.

La prochaine vague d’IA sort de plus de laboratoires et entre dans les opérations. La forme et la direction que prendra l’IA feront l’objet de débats dans les années à venir, car les gens continuent de trouver de nouveaux défis intéressants à résoudre. Les solutions d’IA n’entrent plus par la porte dérobée d’une entreprise avec l’équipe d’innovation d’une entreprise. Au lieu de cela, ils sont introduits sur le front par des équipes d’opérations qui s’efforcent de trouver des solutions pratiques et quotidiennes à leurs problèmes. Être amené dans l’atelier présente de nouveaux défis que les fournisseurs d’IA doivent être prêts à résoudre, comme les problèmes de confidentialité, d’infrastructure et de formation, qui sont des questions considérées parallèlement à la question fondamentale des coûts-avantages.

Atteindre l’avenir nécessite de nouveaux outils et métiers

Les deux dernières années ont donné à l’adoption de l’IA l’impulsion dont elle avait besoin pour devenir encore plus essentielle à l’avenir – l’instabilité des systèmes autrefois considérés comme fiables avant la pandémie et la crise ukrainienne, a contraint les entreprises à adopter de nouveaux outils pour renforcer l’adaptabilité (mobile, cloud, etc. .) Il y a eu une vitesse vertigineuse dans l’innovation de l’IA alors que les entreprises cherchent des moyens de donner aux employés de meilleurs outils de prise de décision et de stimuler l’innovation au sein de leurs propres entreprises.

Considérez, par exemple, MLOps, le nouveau domaine émergent qui offre les outils que les entreprises utilisent pour orchestrer harmonieusement tous les composants complexes d’un système d’IA (préparation de données, formation de modèles, déploiement de modèles, surveillance de modèles, etc.) avec la rigueur opérationnelle de un cuirassé.

Alors que les entreprises redoublent d’efforts en matière d’IA, les MLOps deviennent de plus en plus critiques pour les opérations. Les ingénieurs ayant une formation MLOps deviendront très recherchés et le resteront probablement si longtemps dans un avenir prévisible. Comme sa fonction sœur, DevOps, qui a été créée pour prendre en charge les nouvelles infrastructures cloud émergentes, MLOps aide les équipes d’IA à répondre à l’impératif de maintenir tous les composants MLOps pour itérer correctement et s’améliorer continuellement pendant le cycle de vie de l’intelligence artificielle.

Avec ce besoin croissant vient l’opportunité ! L’IA devenant intégrée au cœur de tout, de l’architecture aux opérations, les équipes d’IA auront besoin d’employés dotés du bon ensemble de compétences pour créer et exécuter leurs capacités d’ingénierie. En effet, lorsque l’IA sera omniprésente, les MLOps finiront par devenir une partie intégrante des opérations de l’organisation. Et les ingénieurs MLOps seront très demandés.

L’IA pourrait bien fleurir dans les domaines les moins attendus

L’IA se mondialise. La technologie deviendra la clé du succès et du développement des entreprises sur les marchés émergents. Les demandes que nous recevons des pays BRIC et d’autres pays émergents montrent que l’IA n’est plus réservée aux pays développés. Tout comme ces pays se sont frayé un chemin vers l’avant du monde mobile en passant de l’absence de téléphones/lignes fixes aux téléphones portables partout, les solutions d’IA permettent aux pays émergents de surmonter rapidement les lacunes existantes en matière d’infrastructures pour mieux être compétitifs à l’échelle mondiale. En fait, je pourrais aller jusqu’à dire que, étant sans entraves, ils peuvent déployer plus correctement des systèmes d’entreprise basés sur l’IA et obtenir une plus grande valeur. Du côté des coûts, l’IA peut aider à augmenter la productivité sans qu’il soit nécessaire de construire une infrastructure coûteuse et chronophage. Du côté de l’utilisation, les expériences peuvent être conçues pour être axées sur l’IA, ce qui signifie que la nature probabiliste de l’IA peut être rendue consommable par l’homme en utilisant les premiers principes. En abaissant les barrières comme le coût à l’entrée, les pays émergents saisissent l’opportunité que représentent les solutions d’IA. Ils sont encore plus prêts à plonger et à s’engager à se projeter dans le présent et l’avenir que peut-être même leurs homologues développés.

Le marché des solutions d’IA ne fera que s’agrandir. La demande pour ces solutions s’étendra aux domaines critiques des opérations commerciales. L’IA peut propulser l’évolution d’une entreprise vers de nouveaux marchés verticaux et de nouveaux marchés comme jamais auparavant. Alors que la créativité humaine est l’outil le meilleur et le plus sophistiqué qui existe, l’IA peut permettre à la créativité des gens d’atteindre des sommets qui étaient tout simplement inaccessibles auparavant. Les entreprises qui optimisent et adoptent maintenant des solutions d’IA seront mieux placées pour créer des informations, stimuler la collaboration, élever l’expérimentation et exploiter des opportunités qui n’existaient pas avant d’adopter l’IA. Il est maintenant temps de monter à bord. Ou être laissé pour compte.



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L’architecture Zero-Trust pourrait détenir la réponse aux menaces internes de cybersécurité – Les dernières nouveautés en intelligence artificielle | Robotique IA

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Zero-trust architecture may hold the answer to cybersecurity insider threats

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Le laboratoire Lincoln du MIT a récemment effectué une étude sur les architectures de confiance zéro, un système de cybersécurité dans lequel les utilisateurs doivent montrer leur authenticité chaque fois qu’ils accèdent à un logiciel ou à une technologie communautaire. Pointage de crédit : MIT Lincoln Laboratory

Pendant des années, les organisations ont adopté une méthode défensive de «château et douves» en matière de cybersécurité, cherchant à sécuriser les côtés de leurs réseaux pour endiguer tout acteur malveillant. Les personnes possédant les informations d’identification exactes ont été supposées être fiables et autorisées à accéder aux programmes et aux connaissances d’une communauté sans avoir à se réautoriser à chaque tentative d’entrée. Néanmoins, les entreprises, comme nous parlons, connaissent de plus en plus le cloud et permettent au personnel de se connecter à la communauté à distance, ce qui crée des vulnérabilités à cette méthode conventionnelle. Un avenir plus sûr pourrait nécessiter une «structure de confiance zéro», au cours de laquelle les clients devraient montrer leur authenticité chaque fois qu’ils accèdent à un logiciel ou à une connaissance communautaire.

En mai 2021, le décret gouvernemental du président Joe Biden sur l’amélioration de la cybersécurité du pays a défini un objectif pour les entreprises fédérales de mettre en œuvre la sécurité zéro confiance. Depuis lors, le MIT Lincoln Laboratory a mené une étude sur les architectures de confiance zéro, dans le but d’examiner leur mise en œuvre dans les autorités et les entreprises, de déterminer les lacunes techniques et les alternatives, et de développer un ensemble de suggestions pour la méthode américaine à zéro. – système de confiance.

La première étape de l’équipe d’examen a été de décrire la période de temps « zéro croyance » et de percevoir les perceptions erronées au sein de la discipline entourant l’idée. Certaines de ces idées fausses suggèrent qu’une structure de confiance zéro nécessite un équipement totalement nouveau à mettre en œuvre, ou qu’elle rend les programmes tellement «verrouillés» qu’ils ne sont pas utilisables.

“Une partie de la raison pour laquelle il peut y avoir beaucoup de confusion sur ce qu’est la croyance zéro, c’est parce qu’elle prend ce que le monde de la cybersécurité connaît depuis quelques années et l’applique d’une autre manière”, explique Jeffrey Gottschalk, l’assistant chef de la division de la cybersécurité et des sciences de l’information du Lincoln Laboratory et codirecteur de l’examen. “C’est un lorsqu’il s’agit de considérer la sécurité, même de manière holistique, cela prend beaucoup de problèmes que nous savons déjà comment vous pouvez résoudre – similaires à l’authentification multifacteur, au chiffrement et à la mise en réseau définie par logiciel – et les combine dans de nombreuses méthodes.

Les incidents de cybersécurité actuels très médiatisés, similaires à ceux impliquant la Nationwide Safety Company, l’US Workplace of Personnel Administration, Colonial Pipeline, SolarWinds et Sony Photos, mettent en lumière la vulnérabilité des programmes et la nécessité de repenser les approches de cybersécurité.

L’équipe d’examen a examiné les derniers incidents de cybersécurité percutants afin de déterminer quelles règles de sécurité ont été les plus responsables de l’ampleur et de l’impact de l’attaque. “Nous avons constaté que si plusieurs de ces attaques exploitaient des vulnérabilités de mise en œuvre auparavant inconnues (également appelées” jours zéro”), l’écrasante majorité était en fait due à l’exploitation des règles de sécurité opérationnelle “, déclare Christopher Roeser, co-chef de file de l’étude. et le chef adjoint de la division de la sécurité intérieure et de la gestion des visiteurs aériens, “c’est-à-dire l’obtention des informations d’identification des personnes et le mouvement au sein d’une communauté bien connectée qui permet aux clients de collecter une quantité importante de données ou d’obtenir des résultats très répandus. “






Présentation : Présentation des architectures Zero Belief. Pointage de crédit : Massachusetts Institute of Know-how

En d’autres termes, l’acteur malveillant avait « franchi les douves » et était devenu un initié avec succès.

Les règles de sécurité zéro confiance peuvent protéger contre ce type de menace interne en traitant chaque élément, service et utilisateur d’un système comme découvert à plusieurs reprises et probablement compromis par un acteur malveillant. L’identification d’un consommateur est vérifiée chaque fois qu’il demande à accéder à une toute nouvelle ressource utile, et chaque entrée est médiatisée, enregistrée et analysée. C’est comme placer des fils électriques partout à l’intérieur d’un système communautaire, dit Gottschalk. “Ainsi, lorsqu’un adversaire voyage sur ce fil de parcours, vous pouvez obtenir un signe et valider ce signe et voir ce qui se passe.”

Dans la pratique, une méthode de confiance zéro peut sembler remplacer un système d’authentification unique, qui permet aux utilisateurs de s’enregistrer une fois pour toutes pour accéder à plusieurs objectifs, avec une identification basée sur le cloud qui est reconnue et vérifiée. “Au moment où nous parlons, de nombreuses organisations ont des façons complètement différentes d’authentifier et de se connecter à des programmes, et beaucoup d’entre elles ont été regroupées pour plus de commodité dans des capacités d’authentification unique, simplement pour faciliter la connexion des utilisateurs à leur programmes. Cependant, nous envisageons un état futur qui embrasse la croyance zéro, où la vérification de l’identification est rendue possible par une identification basée sur le cloud qui est mobile et omniprésente, et vraiment sûre elle-même.

Tout en menant leur enquête, l’équipe a parlé à environ 10 entreprises et qui ont adopté des implémentations de confiance zéro, à la fois par des sociétés de cloud, une administration interne ou un mélange des deux. Ils ont découvert que la méthode hybride était un excellent modèle à entreprendre pour les organisations présidentielles. De plus, ils ont découvert que la mise en œuvre peut prendre de trois à cinq ans. “Nous avons parlé à des organisations qui ont vraiment accompli des implémentations de croyance zéro, et toutes ont indiqué qu’un dévouement et une modification organisationnels vitaux étaient nécessaires pour pouvoir les mettre en œuvre”, déclare Gottschalk.

Mais l’un des principaux points à retenir de l’étude est qu’il n’existe pas de méthode unique pour la croyance zéro. “C’est pourquoi nous nous attendons à ce que des efforts de banc d’essai et de pilote soient essentiels pour stabiliser la confiance zéro avec la mission veut de ces programmes », dit Gottschalk. L’équipage reconnaît également l’importance de mener une analyse et une croissance continues au-delà des implémentations préliminaires de confiance zéro, pour continuer à faire face à l’évolution des menaces.

Lincoln Laboratory présentera d’autres résultats de l’étude lors de son prochain Conférence sur la cybertechnologie pour la sécurité nationale, qui se tiendra probablement du 28 au 29 juin. La convention peut même fournir un bref cours aux participants pour en savoir plus sur les avantages et les implémentations des architectures de confiance zéro.


Sécurité zéro confiance : supposons que tout le monde sur Internet est là pour vous avoir et l’a déjà fait


Cette histoire est republiée avec l’aimable autorisation de MIT Information (web.mit.edu/newsoffice/), un site Web bien-aimé qui couvre des informations sur l’analyse, l’innovation et l’éducation du MIT.

Note:
La structure de confiance zéro pourrait maintenir la réponse aux menaces internes de cybersécurité (2022, 18 mai)
récupéré le 18 mai 2022
de https://techxplore.com/information/2022-05-zero-trust-architecture-cybersecurity-insider-threats.html

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L’apprentissage automatique améliore les performances de contrôle des futurs systèmes de haute technologie – Les dernières nouveautés en matière d’intelligence artificielle | Robotique IA

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Machine learning improves control performance for future high-tech systems

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Pointage de crédit : Bilodeau et al.

Les modes d’étude approfondies se sont avérées être des instruments extrêmement prometteurs pour analyser un grand nombre d’images. Depuis une dizaine d’années, ils ont ainsi été lancés dans de nombreux contextes, dont des laboratoires d’analyses.

Au sein de la discipline de la biologie, pourrait probablement faciliter l’évaluation quantitative des images de microscopie, permettant aux chercheurs d’extraire des données significatives de ces images et d’interpréter leurs observations. Coaching fashions pour faire cela, néanmoins, pourrait être très difficile, car cela nécessite généralement l’extraction d’options (c. d’informations sur l’entraînement.

Des chercheurs du CERVO Mind Analysis Middle, de l’Institut pour l’intelligence et la connaissance et de l’Université Laval au Canada ont récemment développé un qui effectuerait des analyses approfondies des images de microscopie en utilisant des annotations plus simples au niveau de l’image. Ce mannequin, baptisé MICRA-Web (MICRoscopy Evaluation ), a été lancée dans un article révélé dans Intelligence des machines naturelles.

« L’extraction manuelle d’options à partir d’images est un travail long et fastidieux, notamment dans les cas où il doit être effectué par un professionnel instruit », explique Anthony Bilodeau, Ph.D. élève de l’Université Laval qui a réalisé l’étude, a conseillé TechXplore. « Si des modes d’étude approfondie (AD) pour l’extraction de caractéristiques existent, ils nécessitent néanmoins un accompagnement avec des annotations, parfois laborieuses à acquérir. Notre modèle (MICRA-Web) dépend d’un travail de classification facile, posant la question : la construction est-elle en cours dans la zone de l’image que vous êtes ou non ? »

En adressant cette requête simple, le mannequin développé par le personnel de l’Université Laval peut prédire la présence ou l’absence d’une construction sélectionnée dans des images en utilisant des annotations binaires simples. Cela réduit considérablement le temps nécessaire pour annoter les images et simplifie le processus d’entraînement, tout en permettant néanmoins au mannequin de régler plusieurs tâches d’évaluation des images au microscope simultanément.

« La faiblesse de l’encadrement de notre modèle découle de la façon dont MICRA-Web est éduqué », a mentionné Bilodeau. “Les annotations nécessaires pour coacher MICRA-Web sont des étiquettes de classification binaires simples (sûres ou non), beaucoup plus simples à acquérir que des étiquettes exactes avancées, équivalentes aux contours de la construction de la curiosité.”

En distinction avec différents présents instruments d’évaluation de images, MICRA-Web peut trier , équivalent à la segmentation et à la détection sémantiques, mais utilisant des annotations d’images binaires beaucoup plus simples. Il y parvient en extrayant des détails importants sur la construction de la curiosité à partir des cartes activées par classe de gradient (c’est-à-dire, grad-CAMs).

“La combinaison des grad-CAM de plusieurs couches du réseau permet au modèle de se concentrer sur la construction de l’intérêt dans l’image et peut être utilisé pour générer des masques de segmentation exacts ou pour localiser les objets”, a expliqué Bilodeau. “MICRA-Web atteint en outre une efficacité comparable ou supérieure sur les tâches d’évaluation d’image avancées par rapport aux bases de référence établies utilisant une supervision faible (par exemple, annotations de champ de délimitation, gribouillis).”

Dans les évaluations préliminaires effectuées par l’équipe de l’Université Laval, MICRA-Web a obtenu des résultats exceptionnels, surpassant la plupart des modèles auxquels il était comparé. Tôt ou tard, il pourrait donc être utilisé par des groupes d’analyse du monde entier pour résoudre des problèmes d’évaluation d’image avancés et découvrir des modèles essentiels dans .

“Alors que certaines tâches d’évaluation d’images peuvent bénéficier d’ensembles de données massifs et annotés avec précision accessibles au public pour la pré-formation (par exemple, la segmentation du noyau), nous imaginons que MICRA-Web doit être pensé pour les ensembles de données pour lesquels aucune annotation exacte n’est disponible ou pourrait être obtenue simplement », a ajouté Bilodeau. “Pour les analyses futures, nous prévoyons de tester MICRA-Web sur différents ensembles de données difficiles et d’améliorer également l’efficacité en étudiant comment différentes approches pourraient être combinées pour l’extraction de caractéristiques.”


Une nouvelle approche d’apprentissage automatique détecte mieux le cancer de l’œsophage que les méthodes actuelles


Données supplémentaires :

Anthony Bilodeau et al, Communauté neuronale d’évaluation de la microscopie pour résoudre la détection, l’énumération et la segmentation à partir d’annotations au niveau de l’image, Intelligence des machines naturelles (2022). DOI : 10.1038/s42256-022-00472-w

© 2022 Communauté Science X

Note:
Une machine faiblement supervisée étudiant un mannequin pour extraire des options à partir d’images de microscopie (2022, 16 mai)
récupéré le 16 mai 2022
de https://techxplore.com/information/2022-05-weakly-machine-features-microscopy-images.html

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