SaRAH
Et presentem
és un revolucionari creador de rutines de pell d'IA que està dissenyat per oferir rutines personalitzades i efectives en qüestió de segons. SARAH (Avaluació i recomanació simplificada per aconseguir la salut) s'ha entrenat utilitzant milers de rutines validades clínicament per assegurar-se que pot recomanar la millor rutina per a la teva pell única amb precisió i confiança.
Art de Laura de Vazeilles
El model analitza les dades d'un formulari emplenat per l'usuari (per exemple, el tipus de pell, les condicions de la pell, la zona del cos) i ofereix rutines personalitzades de la pell per millorar la salut i el benestar generals de la pell. Identifica patrons i correlacions dins de les dades per fer avaluacions i recomanacions més precises. SaRAH és un model generatiu pre-entrenat que no aprèn de l'ús i no guarda dades personals.
Motivació
Descuidar la teva pell pot tenir greus conseqüències per a la teva salut. La pell és l'òrgan més gran del cos i actua com a barrera contra elements externs nocius com ara bacteris i virus. Quan la pell no es cuida adequadament, pot ser més susceptible a infeccions, malalties i fins i tot càncer de pell.
Factors com la ubicació geogràfica, l'estatus socioeconòmic i les diferències culturals poden limitar l'accés de les persones a productes i serveis de qualitat per a la cura de la pell. A més, la desinformació i la manca d'educació sobre la cura de la pell poden provocar pràctiques ineficaces o perjudicials. És per això que volem ampliar les capacitats de SaRAH per ajudar les persones de tot el món a tenir cura de la seva pell única.
Limitacions de SaRAH
Falta de comprensió completa:Tot i que SaRAH pot analitzar dades i proporcionar recomanacions personalitzades, és possible que no tingui una comprensió completa de tots els factors que poden afectar la salut de la pell d'una persona. Això vol dir que algunes recomanacions poden no ser tan efectives com altres.
Limitat per dades de formació:L'eficàcia de SaRAH depèn de la qualitat i diversitat de les dades de formació que ha rebut. És possible que no pugui proporcionar recomanacions precises per a una àmplia gamma de tipus i condicions de pell.
Incapacitat per tenir en compte circumstàncies úniques:Pot haver-hi circumstàncies úniques que un model d'IA no pot tenir en compte, com ara condicions de salut subjacents, factors ambientals o l'ús de medicaments, que podrien afectar l'eficàcia de les rutines de cura de la pell recomanades.
Dependència de l'entrada de l'usuari:L'exactitud de les recomanacions del model d'IA depèn en gran mesura de la precisió i la integritat de les dades proporcionades per l'usuari. Si l'usuari no proporciona informació completa o precisa, les recomanacions poden no ser efectives.
Darrere de la IU
SaRAH és una versió afinada del model GPT-3 que es va crear mitjançant la biblioteca de programari de codi obert TensorFlow. TensorFlow és un marc per desenvolupar models d'IA que permet construir i entrenar models de manera eficient. Es crea un model TF definint l'arquitectura de xarxa utilitzant un llenguatge de programació d'alt nivell, en aquest cas Python. A continuació, s'entrena el model en un conjunt de dades utilitzant diversos algorismes d'optimització per ajustar els pesos de la xarxa, minimitzant l'error entre les sortides previstes i reals.
GPT-3 és un model de llenguatge d'última generació que s'ha entrenat prèviament en una quantitat massiva de dades de text mitjançant tècniques d'aprenentatge no supervisat. Tanmateix, és possible que el model pre-entrenat no funcioni de manera òptima per a tasques o aplicacions específiques, ja que pot ser que no hagi estat entrenat en el domini específic o amb dades específiques. Aquí és on entra en joc l'ajustament.
L'afinació és una tècnica en què el model GPT-3 pre-entrenat s'entrena més en un conjunt de dades més petit que és específic per a una tasca o domini en particular. El procés d'ajustament consisteix a alimentar el model amb les dades específiques i ajustar els paràmetres del model per optimitzar el seu rendiment en la tasca donada.
Un cop finalitzada l'ajustament, el model resultant es pot utilitzar per a diverses aplicacions de notícies. El model ajustat es pot desplegar en entorns de producció i utilitzar-se per generar resultats o fer prediccions.
CONSULTA EL GPT d'OPEN AI
Allotjat i construït amb Streamlit
Streamlit és una biblioteca Python de codi obert que permet als desenvolupadors crear fàcilment aplicacions web per a projectes de ciència de dades i aprenentatge automàtic. Permet als desenvolupadors crear aplicacions web interactives en temps real sense involucrar-se en un desenvolupament web difícil o JavaScript.
