如何提高ai预测的准确率 人工智能识别肺癌的准确率如何？
人工智能识别肺癌的准确率如何？
与此同时人工智能一直渗入到我们生活的方方面面，我们现在开始看见计算机系统确诊各种疾病的能力得到了一些重大进展。科学家最参与的领域之一是早期癌症筛查，我们也看见机器学习算法能识别乳腺癌等癌症。
现在，充斥达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员正式开发一种深层神经网络，也可以无法识别组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相相匹敌。
“我们的研究表明，机器学习是可以在具有挑战图像分类任务中实现程序集高性能，并有可能下一界肺癌管理的资产，”该研究的第一作者SaeedHassanpour在一份声明中表示。“我们系统的临床可以实行将还能够好处病理学家准分类肺癌亚型，这对于预后和治疗十分有利。”
该研究先发表在《 科学报告》上，执著于一种称为腺癌的较常见肺癌。该团队在幻灯片图像中对数百个癌症示例并且了AI培训，后再根据143个另的幻灯片图像测试了算法，以了解网络在真实场景中的准确程度。
将这些结果与人类病理学家的判断接受了比较好，但是AI总体上相当准确，证明大概与人类专家一般在识别载玻片中的癌症方面同样能熟练。
研究人员给出，假如他们的系统是可以在现实就是现实世界的测试中得到验证，这样这可能会被其他证明是必须飞速明确诊断的医生和其他医疗专业人员的即将到手工具。
人工智能的发展前景？
人工智能发展趋势？要唯一弄清楚这个问题根本方法搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别弄清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题总有办法解决！
算法方面热门以深度学习为代表的机器学习得到了实质强行突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，与此同时gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路神圣
网络方面，5g未来必定一网究竟有没有的趋势日趋内容明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在堪称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的采集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，如何处理时效，尤其是与工业机理关系密切相关的数据预处理上，上述指标都很难当，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验累积的太少了，这应该是人工智能发展的的最瓶颈！！！！
怎样才能使大数据信息精准呢？
要能够做到清楚，必然会要对数据流过程的中的每个环节的元数据极大掌控，.例如，正常传输数据了多少数据，而显示而没法不再流向下一个环节的数据又有多少和这样的元数据。
要自己你做到这些，要付出过不少的努力，也就是每个环节你都需要去收集到统计信息，或则转储错误`数据，而若是有一个这样的框架工具帮你能够完成这些工作，那这一切就还没有那你古怪了。
后来，帮我推荐一个框架性质的工具－ApacheNIFI，帮你以可视化的形式设计、组织数据流，并提供给了功能高效的数据的然后输入、处理、输出接口，而且可以提供了可靠性的保证。
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