개인이 AI (인공 지능)를 사용하여 비디오 슬롯 머신 자동으로 분류하기 쉽습니다! ~ 다양한 분야의 연구에서 노동 저축에 기여 ~
2021 년 10 월 18 일
◆ 발표의 포인트
- 이전에 고급 컴퓨터 지식이 필요한 AI 이미지 분류는 일반 앱과 동일한 작업 만 사용하여 Mac (Apple PC)을 사용하여 수행 할 수 있습니다.
- 가지고있는 이미지에서 배울 수 있으므로 자신의 목적에 맞는 다양한 비디오 슬롯 머신 쉽게 분류 할 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 자동 이미징 기능을 갖는 현미경은 생물학 분야에 더 친숙해졌으며 대량의 비디오 슬롯 머신 자동으로 획득 할 수있게되었습니다. 반면, 분석에는 종종 비싼 분석 시스템이나 인력이 필요하며 저렴한 비용으로 대량의 비디오 슬롯 머신 자동으로 분석하는 시스템이 필요합니다.
Okyama University의 Resource and Plant Science Institute의 Nagaki Kiyotaka 부교수는 무료 또는 저렴한 응용 프로그램을 결합하여 친숙한 MAC에서 머신 학습을 수행하고 분할 셀을 포함하는 이미지를 분류하는 방법을 개발했습니다. 이 연구 결과는 10 월 14 일 영국의 전문 저널 "염색체 연구"에 게시 됨.
이 방법을 사용하여 개별 연구원은 전문가 나 고가의 컴퓨터의 도움없이 자체 이미지 데이터를 기반으로 AI를 사용하여 맞춤형 이미지 분류기를 쉽게 만들 수 있으므로 연구 이외의 다양한 연구 분야 및 목적에 적합합니다. 연구에는 놀랍게도 이러한 간단한 이미지 분류기에 대한 많은 잠재적 요구가 있으며, 다양한 분야의 연구에서 노동 절약에 기여할 수있는 방법입니다. 기계 학습은 자동차의 자율 주행 중 얼굴 인식 및 객체 감지에 사용되는 기술 이므로이 방법은 연구 방법 일뿐 만 아니라 사용자 정의 "이것을 찾으십시오"를 실현하는 방법 일 수 있습니다. 당신의 일상 생활에서.
◆ 연구원의 단어
| 이전에, 제가 논문을 제출했을 때 판사는 "그 샘플에 몇 개의 다른 세포가 몇 개가 있습니까? 나는 그들을 세고, 정량화 한 다음 여기에 게시 할 것"이라고 말했습니다. 6 주 동안 나 자신을 세면서 나는 "모든 유형의 세포를 자동으로 계산하는 간단하고 저렴한 기계를 가지고 있습니다!"라고 생각했습니다. 이 방법을 개발하게되었습니다. 그것이 간단하고 저렴하다면, 당신은 다양한 연구 상황에서 생각하는 사소한 "분리 이것"과 "이것을 찾으십시오"를 자동화 할 수 있으며 전문가에게 직접 요청하는 것을 주저 할 수 있습니다. |  Nagaki 부교수 |
■ 종이 정보
이론 이름 : 현미경 이미지 분류에서 ML 생성 효과 : 비 데이터 과학자를위한 간단하고 저렴한 딥 러닝 파이프 라인
게시 된 논문 :염색체 연구
저자 : Kiyotaka Nagaki, Tomoyuki Furuta, Naoki Yamaji, Daichi Kuniyoshi, Megumi Ishihara, Yuji Kishima, Minoru Murata, Atsushi Hoshino 및 Hirotomo Takatsuka.
d o i : 10.1007/s10577-021-09676-z
u r l :
<세부 연구 내용>
개인이 AI (인공 지능)를 사용하여 비디오 슬롯 머신 자동으로 분류하기 쉽습니다! ~ 다양한 분야의 연구에서 노동 저축에 기여 ~
<연락처>
비디오 슬롯 머신 Resources Institute for Resources and Plant Science
부교수 Nagaki Kiyotaka
(전화 번호) 086-434-1208
(팩스) 086-434-1208