XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKaggle
柯尼卡美能达的数据科学家在Kaggle举办的世界上最大的AL比赛中赢得了金牌
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术（2025年3月13日） - 柯尼卡·米托尔塔（Konica Minolta，Inc。）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta））宣布，其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖，这是全球最大的AI竞争平台，与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中，许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一，提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达（Konica Minolta）的数据科学家和电通信大学的成员，包括Kei Harada教授（信息学系）组成了一个联合团队，参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司（Konica Minolta，Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一，使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识，并将继续加深我的知识，以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”，是重新排列文本，最多包含100个英语单词，以创建大型语言模型（LLM）的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案，这使竞争极为困难。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。