医療画像分析用のディープラーニングモデルを構築します

医療画像を分析したり、植物の病気をリアルタイムで検出したり、画像やビデオストリーム全体でオブジェクトを分類したりできる、正確で展開準備の整ったAIモデルが必要な場合は、このサービスがまさにそれを提供します。お客様の特定の問題に合わせてゼロから構築されます。

研究者、ヘルスケア技術スタートアップ、アグリテック企業、AI搭載製品をプロトタイピングしているエンジニアのいずれであっても、信頼できるディープラーニングパイプラインはすべての基盤です。つまり、単に訓練されたモデルだけでなく、厳密に検証され、精度のために微調整され、実際に使用できるクリーンで構造化されたソースコードとともに引き渡されたモデルです。

**すべてのティアでカバーされる内容**

すべてのエンゲージメントは、X線所見の二項分類、MRIスキャンの多クラスセグメンテーション、ビデオフィードのリアルタイムオブジェクト検出など、特定のユースケースに関するドメイン調査から始まります。そこから、ワークフローは完全なデータ前処理、カスタムニューラルネットワーク設計（CNN、RNN、GANアーキテクチャを適切に）、ResNet、EfficientNet、MobileNetなどの実績のある事前学習済みバックボーンからの転移学習、YOLOv8、UNet、SSD、Mask RCNNなどの最先端フレームワークを使用したトレーニングをカバーします。すべてのモデルは納品前に検証およびテストされ、データセットでのパフォーマンスを最大化するために微調整が適用されます。

**3つのティアの概要**

エントリーティアは、堅牢で検証済みのバイナリ分類モデルを提供します。これは概念実証や正常対異常検出などの焦点を絞った診断タスクに最適です。標準ティアは包括的なモデルドキュメンテーションを追加し、チームが配信されたものを理解、保守、構築できるようにします。フルティアはさらに進み、パフォーマンス監視、クラウド展開、APIインテグレーションを追加し、モデルが単に訓練されるだけでなく、ライブで、アプリケーションから呼び出し可能になります。

**応用分野**

医用画像解析（X線、MRI、CTスキャンの分類、検出、セグメンテーション）、精密農業のための植物病害検出、画像、ビデオ、ライブカメラストリームにおける物体検出と分類。

**これは誰のためのものか**

統合準備が整った検証済みAIモデルを必要とするヘルスケアテクノロジーチーム。厳密にテストされた分類またはセグメンテーションパイプラインを必要とする研究者。スマートな作物監視ツールを構築するアグリテック開発者。インフラをゼロから構築することなく、エンドツーエンドのAIソリューションを求めるエンジニアおよび製品チーム。

すべてのモデルは完全なソースコード付きで配信されます。ブラックボックスなし — 構築されたすべてのものはあなたのものです。