ケーススタディ–SDSC
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SDSCプロジェクトでは、手術ビデオからの高品質データの取得と活用が重要な課題です。
数時間に及ぶビデオの全フレームにラベルを付けることは現実的ではなく、また、類似画像の過剰生成やラベル付けの不均衡などの問題が生じます。ここで、SDSCとLightlyが革新的な協力を展開しました。
彼らは先進のアクティブ機械学習ソリューションを用いて、ラベル付けと再トレーニングのための最適なフレームを効率的かつ正確に選択する方法を開発しました。
このコラボレーションにより、手術ビデオのフレーム選択プロセスに革命をもたらし、ラベル付けとモデルトレーニングの効率性を飛躍的に向上させました。
この事例では、SDSCはLightlyを用いて、より効果的な機械自動学習パイプラインを実現し、医療データの解析と活用を新たな次元へと導いています。(3ページ/1,300文字)
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