PrinceofAI Weekly

هفته نامه شماره هفتاد و هشتم

اخبار:

هوش مصنوعی پاسخ به درمان سرطان را پیش بینی می کند

یک مطالعه منتشر شده در Nature Cancer نشان داده است که نرم افزار هوش مصنوعی ENLIGHT-DP که توسط Pangea Biomed توسعه یافته است، می تواند پاسخ بیمار به درمان سرطان را با تجزیه و تحلیل تصاویر هیستوپاتولوژی تومور پیش بینی کند. این نرم‌افزار از یک چارچوب یادگیری عمیق به نام DeepPT برای پیش‌بینی بیان ژن در تومورها از اسلایدهای رنگ‌آمیزی هماتوکسیلین و ائوزین (H&E) استفاده می‌کند و نیاز به تعیین توالی RNA پرهزینه را از بین می‌برد. بر اساس این پیش‌بینی‌ها، ENLIGHT AI توصیه‌هایی برای درمان‌های هدفمند یا مبتنی بر ایمنی ارائه می‌کند.

این مطالعه نشان داد که بیمارانی که توسط ENLIGHT DEEP-PT پیش‌بینی می‌شد به یک درمان پاسخ دهند، دو تا پنج برابر بیشتر از بیمارانی که پیش‌بینی نمی‌شد پاسخ دهند، بودند. این در چهار درمان و شش نوع سرطان در گروهی از 234 بیمار سازگار بود. به طور کلی، نرخ پاسخ برای بیمارانی که با درمان آنها با ENLIGHT-DP مطابقت داشتند، 39.5٪ بیشتر از نرخ پاسخ پایه بود.

صنعت:

تشخیص ذات الریه با استفاده از یادگیری عمیق

محققان اخیراً استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق را برای تشخیص خودکار ذات الریه از تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه، بررسی کردند. این مطالعه تکنیک های مختلف یادگیری عمیق را برای ارزیابی اثربخشی آنها در محیط های بالینی با هدف بهبود قابلیت اطمینان و دسترسی به تشخیص ذات الریه مقایسه کرد.

ذات الریه، یک مشکل عمده سلامت جهانی، به طور سنتی نیاز به تفسیر دستی اشعه ایکس قفسه سینه توسط رادیولوژیست ها دارد، فرآیندی که می تواند زمان بر و مشکل باشد. پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، روش‌های جدیدی را برای بهبود شیوه‌های تشخیصی با استخراج و یادگیری مؤثر ویژگی‌ها از تصاویر ارائه می‌کنند.

این مطالعه پتانسیل قابل توجه یادگیری عمیق در توسعه سیستم های خودکار تشخیص ذات الریه را برجسته می کند. این سیستم‌ها می‌توانند به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر کمک کنند، به‌ویژه در تنظیمات محدود به منابع با دسترسی محدود به تخصص پزشکی تخصصی.

به طور خلاصه، این تحقیق نشان داد که یادگیری عمیق می تواند به طور موثری ذات الریه را از اشعه ایکس قفسه سینه تشخیص دهد و به طور بالقوه دقت و کارایی تشخیصی را متحول کند. تحقیقات آتی باید کاربرد این مدل‌ها را برای سایر وظایف تصویربرداری پزشکی بررسی کند، عملکرد آنها را بهبود بخشد، مجموعه‌های داده را گسترش دهد تا شامل جمعیت‌شناسی متنوع بیمار شود، و معماری‌های یادگیری عمیق اضافی را بررسی کند.

مقاله:

Segment Any Text: A Universal Approach for Robust, Efficient and Adaptable Sentence Segmentation

بخش‌بندی متن به جملات برای بسیاری از سیستم‌های NLP بسیار مهم است، که معمولاً با استفاده از روش‌های مبتنی بر قانون یا آماری که بر نشانه‌گذاری تکیه دارند انجام می‌شود. با این حال، هیچ روش قبلی به طور موثری استحکام را با نشانه‌های از دست رفته، سازگاری با حوزه‌های جدید و کارایی بالا ترکیب نمی‌کند. برای پرداختن به این موضوع در این پژوهش، Segment any Text (SaT) معرفی می شود، مدلی که برای رفع این چالش ها طراحی شده است. SaT با یک طرح پیش‌آموزشی جدید استحکام را افزایش می‌دهد که اتکا به علائم نقطه‌گذاری را کاهش می‌دهد و سازگاری را از طریق یک مرحله اضافی از تنظیم دقیق پارامترها بهبود می‌بخشد. این رویکرد در حوزه های متنوعی مانند اشعار و اسناد حقوقی به عملکردی پیشرفته دست می یابد.

علاوه بر این، تغییراتی در معماری انجام شده که سرعت پردازش را سه برابر نسبت به روش‌های قبلی افزایش می‌دهد و مشکلات را با اتکا به زمینه حل می‌کند. همچنین گونه‌ای از SaT معرفی می‌شود که بر روی داده‌های تقسیم‌بندی‌شده جمله‌ای چندزبانه و متنوع تنظیم شده است و ابزارهای تقسیم‌بندی موجود را تقویت می‌کند. رویکرد جامع این مقاله از همه خطوط پایه، از جمله مدل‌های قوی زبان بزرگ، در 8 مجموعه در حوزه‌ها و زبان‌های مختلف، به‌ویژه در سناریوهای متنی با قالب‌بندی ضعیف، بهتر عمل می‌کند.

آموزش:

واحد پردازش تانسور (TPU) چیست؟

واحد پردازش تانسور (TPU) یک شتاب‌دهنده سخت‌افزاری تخصصی است که توسط Google به‌طور خاص برای کارهای یادگیری ماشین، به‌ویژه آن‌هایی که شامل عملیات تانسوری مورد استفاده در مدل‌های یادگیری عمیق هستند، طراحی شده است.

به طور کلی، TPU ها نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در زمینه شتاب سخت افزاری برای یادگیری ماشین هستند که محاسبات سریع تر و کارآمدتر وظایف یادگیری عمیق را امکان پذیر می کند.

کدینگ:

کتابخانه yaml در پایتون چیست؟

کتابخانه yaml در پایتون برای تجزیه و نوشتن فایل های YAML استفاده می شود. YAML یک فرمت سریال‌سازی داده‌های قابل خواندن برای انسان است که معمولاً برای فایل‌های پیکربندی و تبادل داده بین زبان‌هایی با ساختار داده‌های مختلف استفاده می‌شود. کتابخانه yaml در پایتون راه مناسبی برای کار با داده های YAML فراهم می کند.