SkinDiagnosticAI: 利用FastClassAI工作台及HAM10000数据集开展皮肤癌的AI检测...

简介：
《SkinDiagnosticAI》项目运用FastClassAI平台和HAM10000数据集，致力于开发高效准确的皮肤癌人工智能检测系统。 皮肤诊断使用FastClassAI工作台对哈佛HAM10000数据集的皮肤镜图像上的5000种AI方法进行癌症检测和分类的比较。作者是Pasie Rosikiewicz，SwissAI的创始人兼团队负责人。 该研究的目标是在一个Python环境中快速测试和优化大量机器学习（ML）和深度学习模型以及数据预处理程序，并与FastClassAI工作台集成。主要目标包括： - 通过用于训练模型的数据集识别关键挑战。 - 探索不同的数据准备、处理及特征提取策略。 - 使用广泛的网格搜索来评估货架上的AI解决方案。 - 开发基线以进行进一步的分析和研究。 - 在开发最终模型和集成模型时，确定应使用的统计信息和错误函数。 在SkinDiagnosticAI项目中所做的演讲展示了所有通过FastClassAI管道创建的图像。幻灯片涵盖了对超过5000种比较模型及数据处理程序进行全面分析的结果。