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使用 Amazon Sagemaker 的预训练卷积神经网络在多模态 MRI 中分割 HGG 和 LGG 脑肿瘤
摘要：多模态 MRI 的自动脑肿瘤分割在辅助胶质母细胞瘤和下脑胶质瘤的诊断、治疗和手术方面发挥着重要作用。在本文中，我们提出应用 AWS SageMaker 框架中实现的几种深度学习技术。不同的 CNN 架构经过调整和微调，以达到脑肿瘤分割的目的。对实验进行评估和分析，以获得所创建模型的最佳参数。所选架构在公开的 BraTS 2017-2020 数据集上进行训练。分割区分了背景、健康组织、整个肿瘤、水肿、增强肿瘤和坏死。此外，还提出了一种随机搜索参数优化的方法，以进一步改进获得的架构。最后，我们还计算了由所述六个模型的加权平均值创建的集成模型的检测结果。集成的目标是改善肿瘤组织边界的分割。我们的结果与 BraTS 2020 竞赛和排行榜进行了比较，根据骰子分数的排名，我们的结果位列前 25%。
使用数据湖和 AI/ML 进行航班规划 - awsstatic.com
使用 Amazon SageMaker 访问、标记、构建、训练、调整、部署和管理预测模型，以预测停留时间和预计离境通关时间。使用 Amazon SageMaker Debugger 促进模型的训练和调整。使用 Amazon SageMaker Model Monitor 检测和修复概念漂移。
BedRock-or-Sagemaker.pdf
构建的模型。这是武器解决方案不足的场景，并且您需要对模型体系结构，培训过程和部署的精细控制。一个场景的一个示例将对使用SageMaker AI的好处是一家医疗保健公司，开发了一个模型来预测基于特定生物标志物的患者结果。另一个例子将是一个财务机构，创建了一种涉及其独特数据和风险因素的欺诈检测系统。此外，SageMaker AI适合研究和开发目的，数据科学家和机器学习工程师可以在其中尝试不同的算法，超参数和模型体系结构。
生成的AI优势： - awsstatic.com
选择正确的部署目标（例如，萨吉式终点，kubernetes，亚马逊弹性容器服务[Amazon ECS]，Amazon Elastic Kubernetes服务[Amazon Eks]，Lambda），lambda）
AWS AI/ML 服务概述和最新更新
它提取关键的比赛表现统计数据，对比赛进行预测，并让车迷了解车队和车手所做出的瞬间决定和策略。使用 Amazon SageMaker，我们可以准确分析我们的司机的表现以及他们是否超出了他们的限制。更重要的是，这些见解可以通过电视和数字平台与世界各地的粉丝分享。
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