Cách huấn luyện AI khi thiếu dữ liệu: Ứng dụng trong y tế và giao thông
- Giáo sư Jenq-Neng Hwang và nhóm nghiên cứu đã phát triển phương pháp huấn luyện AI để theo dõi số lượng tư thế khác nhau mà trẻ sơ sinh có thể thực hiện trong ngày, nhằm hỗ trợ phát hiện sớm tự kỷ.
- Việc sử dụng AI giúp theo dõi liên tục và nhất quán các tư thế của trẻ, thay vì cần bác sĩ quan sát trong nhiều giờ.
- Thách thức chính là thiếu dữ liệu huấn luyện về chuỗi chuyển động 3D của trẻ sơ sinh kèm chú thích tư thế.
- Nhóm nghiên cứu đã xây dựng quy trình: Huấn luyện mô hình AI tạo sinh tư thế 3D chung với lượng lớn chuỗi chuyển động 3D của người thường, sau đó tinh chỉnh mô hình với tập dữ liệu hạn chế về chuỗi chuyển động của trẻ sơ sinh.
- Phương pháp tương tự cũng có thể áp dụng trong chẩn đoán bệnh hiếm gặp dựa trên ảnh X-quang, bằng cách tạo ra ảnh X-quang tổng hợp không bệnh để so sánh với ảnh bệnh.
- Trong lái xe tự động, các sự kiện "đuôi dài" ít gặp như lá rơi trước xe cũng gây khó khăn cho việc huấn luyện AI. Nhóm nghiên cứu đang kết hợp dữ liệu từ camera và radar để giải quyết vấn đề này.
📌 Mô hình AI tạo sinh và kỹ thuật tinh chỉnh mô hình với dữ liệu hạn chế mở ra tiềm năng ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực như y tế và giao thông, giúp phát hiện sớm tự kỷ ở trẻ sơ sinh, chẩn đoán bệnh hiếm gặp và nâng cao độ an toàn của xe tự lái.
https://www.eurasiareview.com/29032024-how-to-train-ai-when-you-dont-have-enough-data/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
