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ISYE 엔지니어링 의료 시스템을위한 강력하고 확장 가능한 네이버

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인공 지능 (AI)은 임상 의사 결정을 강화하고 운영을 최적화하며 환자 결과를 향상시키는 데 점점 더 의료에 사용되고 있습니다. 그러나 실제 AISYSTEMS의 실제 배치는 데이터 세트 교대, 의사 이식 역학 및 지속적인 모델 검증 및 업데이트의 필요성을 포함한 기본 엔지니어링 과제를 제시합니다.

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알고리즘 심연 : AI 공포없이 자율성 탐색

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ai는 게임, 자율 주행 및 음악 생성에 이르기까지 정교한 문제를 이미 해결할 수 있습니다. 교육을위한 충분한 관찰 데이터가 있습니다. 이러한 성공의 핵심은 효율적인 알고리즘, 준수 하드웨어 및 강력한 컴퓨팅에 있습니다. 모두 훈련 단계 전에 수집 된 신중하게 선별 된 데이터를 사용하여 구현되었습니다.

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