SaRAH
Introduciendo
es un revolucionario creador de rutinas de piel con IA que está diseñado para proporcionar rutinas personalizadas y efectivas en cuestión de segundos. SARAH (Evaluación y recomendación simplificadas para lograr la salud) ha sido capacitada utilizando miles de rutinas clínicamente validadas para garantizar que pueda recomendar la mejor rutina para su piel única con precisión y confianza.
Arte de Laura de Vazeilles
El modelo analiza los datos de un formulario completado por el usuario (por ejemplo, tipo de piel, condiciones de la piel, área del cuerpo) y proporciona rutinas de piel personalizadas para mejorar la salud y el bienestar general de la piel. Identifica patrones y correlaciones dentro de los datos para hacer evaluaciones y recomendaciones más precisas. SaRAH es un modelo generativo preentrenado que no aprende del uso y no guarda datos personales.
Motivación
Descuidar tu piel puede tener graves consecuencias para tu salud. La piel es el órgano más grande del cuerpo y actúa como una barrera contra elementos externos dañinos como bacterias y virus. Cuando la piel no se cuida adecuadamente, puede volverse más susceptible a infecciones, enfermedades e incluso cáncer de piel.
Factores como la ubicación geográfica, el nivel socioeconómico y las diferencias culturales pueden limitar el acceso de las personas a productos y servicios de calidad para el cuidado de la piel. Además, la desinformación y la falta de educación sobre el cuidado de la piel pueden conducir a prácticas ineficaces o dañinas. Es por eso que queremos expandir las capacidades de SaRAH para ayudar a las personas de todo el mundo a cuidar su piel única.
Limitaciones SaRAH
Falta de comprensión completa:Si bien SaRAH puede analizar datos y brindar recomendaciones personalizadas, es posible que no tenga una comprensión completa de todos los factores que podrían afectar la salud de la piel de una persona. Esto significa que algunas recomendaciones pueden no ser tan efectivas como otras..
Limitado por datos de entrenamiento:La efectividad de SaRAH depende de la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento que ha recibido. Es posible que no pueda proporcionar recomendaciones precisas para una amplia gama de tipos y condiciones de piel.
Incapacidad para dar cuenta de circunstancias únicas:Puede haber circunstancias únicas que un modelo de IA no pueda tener en cuenta, como condiciones de salud subyacentes, factores ambientales o uso de medicamentos, que podrían afectar la efectividad de las rutinas recomendadas para el cuidado de la piel.
Dependencia de la entrada del usuario:La precisión de las recomendaciones del modelo de IA depende en gran medida de la precisión e integridad de los datos proporcionados por el usuario. Si el usuario no proporciona información completa o precisa, las recomendaciones pueden no ser efectivas.
Detrás de la interfaz de usuario
SaRAH es una versión mejorada del modelo GPT-3 que se creó con la biblioteca de software de código abierto TensorFlow. TensorFlow es un marco para desarrollar modelos de IA que permite construir y entrenar modelos de manera eficiente. Un modelo TF se crea definiendo la arquitectura de la red usando un lenguaje de programación de alto nivel, en este caso Python. Luego, el modelo se entrena en un conjunto de datos utilizando varios algoritmos de optimización para ajustar los pesos de la red, minimizando el error entre los resultados previstos y reales.
GPT-3 es un modelo de lenguaje de última generación que ha sido entrenado previamente en una gran cantidad de datos de texto utilizando técnicas de aprendizaje no supervisadas. Sin embargo, es posible que el modelo preentrenado no funcione de manera óptima para tareas o aplicaciones específicas, ya que es posible que no haya sido entrenado en el dominio específico o con datos específicos. Aquí es donde entra en juego el ajuste fino.
El ajuste fino es una técnica en la que el modelo GPT-3 preentrenado se entrena aún más en un conjunto de datos más pequeño que es específico para una tarea o dominio en particular. El proceso de ajuste fino implica alimentar el modelo con los datos específicos y ajustar los parámetros del modelo para optimizar su rendimiento en la tarea dada.
Una vez que se completa el ajuste fino, el modelo resultante se puede usar para varias aplicaciones de noticias. El modelo ajustado puede implementarse en entornos de producción y usarse para generar resultados o hacer predicciones.
VEA EL GPT DE OPEN AI
Alojado y construido con Streamlit
Streamlit es una biblioteca Python de código abierto que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones web para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones web interactivas en tiempo real sin involucrarse en el desarrollo web complicado o JavaScript.
