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学界 | 谷歌《Cell》论文:光学显微镜+深度学习=荧光显微镜

谷歌在透射光显微镜和荧光显微镜这两种显微镜技术上获得灵感,在《Cell》上发表了利用深度学习来对显微镜细胞图像进行分色荧光标记的论文。 AI 科技评论按:在生物和医学领域,研究员们常运用显微镜来观察肉眼无法获得的细胞细节信息。虽然运用透射光显微镜(对生物样本单侧照射生成像),观察起来相对简单且活体培养样本具有良好耐受性,但是其生成的图像难以正确评估。荧光显微技术中会用荧光分子染色需要观察的目标(比如细胞核),这种做法能简化分析过程,但其仍需要复杂的样品制备。随着包括图像质量自动评估算法和协助病理医师诊断癌组

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智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程

介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成:监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集,这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式,机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列,并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下,监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式,数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类,相反,机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关

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