Lecture 2.4.2 | Machine Learning for Medical Robotics | Masters in Medical Robotics
Universal Digital Health · 44:09 · Watch on YouTube
이 강의는 의료용 로봇공학에서 머신러닝이 주로 데이터 볼륨과 안전 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 정직하게 검증하는 것에 관한 것임을 주장합니다. 작은 임상 데이터세트에서는 SVM과 랜덤 포레스트가 깊은 신경망을 능가합니다. 강화 학습은 카테터 및 기관지경 네비게이션에 적합합니다. 비지도 학습 모델은 레이블된 실패 데이터 없이 결함을 포착하는 안전망 역할을 합니다. 환자 수준의 누수...