🔹 یادگیری ماشین (Machine Learning) یک شاخه از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها و الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهند. در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که از تجربیات گذشته استفاده کنند و به تدریج بهبود یابند.

یادگیری ماشین به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

1⃣ یادگیری تحت نظارت: در این نوع یادگیری، ورودی‌ها و خروجی‌ها مشخص هستند و مدل سعی می‌کند الگوی بین آنها را یاد بگیرد. مثال‌هایی از این نوع شامل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

2⃣ یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، داده‌ها برچسب‌گذاری نشده‌اند و مدل باید خود به کشف الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها بپردازد. مثال‌هایی از این نوع شامل خوشه‌بندی و کاهش ابعاد است.

3⃣ یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، یک عامل با محیط خود تعامل می‌کند و از طریق دریافت پاداش یا جریمه برای رفتارهایش یاد می‌گیرد. هدف این است که عامل با انتخاب بهترین اقدامات، پاداش کل را به حداکثر برساند.

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟩 یادگیری ماشین در دامپزشکی کاربردهای متنوع و مفیدی دارد که می‌تواند به بهبود تشخیص، درمان و مدیریت سلامت حیوانات کمک کند. برخی از این کاربردها عبارتند از:

✅ تشخیص بیماری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تشخیص بیماری‌ها در حیوانات کمک کنند. با تحلیل داده‌های بالینی و علائم حیوانات، این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کند.

✅ پیش‌بینی شیوع بیماری: با استفاده از داده‌های تاریخی و مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توان شیوع بیماری‌های خاص در جمعیت‌های حیوانی را پیش‌بینی کرد. این اطلاعات می‌تواند به دامپزشکان و مدیران بهداشت عمومی کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه مناسبی انجام دهند.

✅ مدیریت تغذیه: یادگیری ماشین می‌تواند در بهینه‌سازی رژیم‌های غذایی برای حیوانات کمک کند. با تحلیل داده‌های مربوط به رشد، تولید مثل و سلامت حیوانات، می‌توان رژیم غذایی مناسبی را برای هر گونه یا نژاد خاص طراحی کرد.

✅ تحلیل تصاویر پزشکی: یادگیری عمیق (Deep Learning)، که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است، می‌تواند برای تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و MRI استفاده شود تا به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کند.

✅ بهینه‌سازی درمان: با تحلیل داده‌های مربوط به درمان‌های قبلی و نتایج آنها، الگوریتم‌ها می‌توانند بهترین روش‌های درمانی را برای هر حیوان خاص پیشنهاد دهند.

✅ تحقیقات ژنتیکی: یادگیری ماشین می‌تواند در تحلیل داده‌های ژنتیکی برای شناسایی نژادهای خاص و پیش‌بینی استعدادهای ژنتیکی در حیوانات کمک کند.

این کاربردها نشان‌دهنده پتانسیل بالای یادگیری ماشین در بهبود کیفیت خدمات دامپزشکی و سلامت عمومی حیوانات است.

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 استفاده از هر یک الگوریتم های یادگیری ماشین در چه زمانی مناسب است؟

🔹 در حوزه سلامت : SVM و Neural Net برای تشخیص بیماری و آنالیز تصاویر پزشکی.

🔹 در مدیریت مالی و مدیریت دیتا : K-Means برای دسته‌بندی دیتاهای صاحبین دام و دیتای کلینیک و گاوداری

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و Veterinary AI 🔹

✅ تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

معمولا تو دنیای الان هرکی حرف از هوش مصنوعی میزنه، صرفاً حرفه!
کلا برای هر کاری آدم باید اون کارو اصولی انجام بده، در این تیم ما دور هم جمع شدیم تا به بیس علمی هوش مصنوعی توجه کنیم،
روی ایده های جدید و تحقیقات بروز تمرکز کنیم و سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به دامپزشکان و صاحبین دام ایجاد کنیم؛
نه اینکه فقط از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنیم!!

تیم Veterinary ~ AI، حامی ایده های نو ✨

شما چطور؟ دوست دارید ایده هاتون عملی بشه؟ایده‌هاتونو کامنت کنید! و به ما بپیوندید!

〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖  @Veterinary_AI  🐎
〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🟦 مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به مدل‌های یادگیری عمیق اطلاق می‌شود که برای پردازش و تولید زبان طبیعی طراحی شده‌اند. این مدل‌ها معمولاً بر پایه معماری‌های شبکه عصبی پیشرفته، مانند ترنسفورمرها، ساخته می‌شوند و قادر به تحلیل، تولید و درک متن به صورت طبیعی هستند.

🟩 کاربردهای LLM در دامپزشکی:

✅ 1. تشخیص بیماری: LLMها می‌توانند به تجزیه و تحلیل داده‌های متنی مربوط به علائم بیماری‌ها کمک کنند و الگوهای مهم برای تشخیص بیماری را شناسایی کنند.

✅ 2. پشتیبانی از تصمیم‌گیری: این مدل‌ها می‌توانند اطلاعات علمی و بالینی را تجزیه و تحلیل کرده و به دامپزشکان در اتخاذ تصمیمات درمانی کمک کنند.

✅ 3. تولید محتوا: LLMها می‌توانند برای تولید مقالات علمی، راهنماهای درمانی، و محتوای آموزشی برای دامپزشکان و صاحبان حیوانات خانگی استفاده شوند.

✅ 4. پاسخ به سوالات: این مدل‌ها می‌توانند به عنوان چت‌بات‌های هوشمند عمل کنند و به سوالات عمومی و تخصصی در زمینه دامپزشکی پاسخ دهند.

☑️ استفاده از LLMها در دامپزشکی می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی، افزایش دقت تشخیص و تسهیل فرآیندهای آموزشی کمک کند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی، سکاندار کشتی صنعت طیور 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔷 Mastitis detection in dairy cows by application of neural networks

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 شبکه‌های عصبی مصنوعی: تحولی نوین در تشخیص هوشمند ورم پستان گاوی 🐄

🔹 ضرورت تحول در تشخیص ورم پستان

صنعت پرورش گاو شیری با چالش بزرگی به نام ورم پستان روبروست. این بیماری نه تنها سالانه مبلغ گزافی خسارت اقتصادی به همراه دارد، بلکه کیفیت محصولات لبنی را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد. در  پژوهشی، به بررسی یک راهکار انقلابی مبتنی بر هوش مصنوعی پرداختند که می‌تواند تشخیص این بیماری را متحول کند.

🔹 چالش‌های پیش رو:

روش‌های سنتی تشخیص اغلب زمانبر و پرهزینه هستند. در تشخیص بالینی همیشه احتمال خطای انسانی رقم قابل توجهی را از آن خود می کند. برای همین نیاز به سیستم‌های خودکار و دقیق بسیار حس می شود.

هسته هوشمند: شبکه عصبی طراحی شده
در قلب این سیستم پیشرفته، یک شبکه عصبی مصنوعی با معماری خاص طراحی شده است. این شبکه با بهره‌گیری از الگوریتم یادگیری پس از انتشار خطا، توانسته است الگوهای پیچیده مرتبط با ورم پستان را با دقت بالا شناسایی کند.

🔹 ویژگی‌های کلیدی مدل:

مدل استفاده شده در این آزمایش با یک لایه پنهان شامل ۱۰ نورون کار می‌کند و از تابع فعال‌ساز تانژانت هیپربولیک بهره می‌برد. پس از ۱۰۰ هزار دوره آموزش با نرخ یادگیری ۰.۰۱، به سطح مطلوبی از دقت دست یافته است.

🔹 دستاوردهای چشمگیر

نتایج ارزیابی سیستم نشان می‌دهد که شبکه عصبی طراحی شده به دقت تشخیصی ۸۶ درصد دست یافته است. این سیستم در مقایسه با روش‌های مرسوم که عموماً به دقت ۷۰ درصد محدود هستند، پیشرفت قابل توجهی داشته است.

🔹 عملکرد تشخیصی:

از نظر شاخص‌های حساسیت و ویژگی، مدل استفاده شده به ترتیب ۷۴.۶ درصد و ۸۴.۱ درصد عملکرد داشته است. این ارقام نشان‌دهنده توانایی بالای سیستم در تشخیص صحیح موارد بیمار و سالم است.

🔹 عوامل کلیدی مؤثر

تحلیل جامع حساسیت مدل نشان داد که برخی پارامترها نقش تعیین‌کننده‌تری در تشخیص دارند. شمارش سلول‌های سوماتیک با اهمیت نسبی ۳۶.۱ درصد به عنوان مؤثرترین عامل شناسایی شد. مرحله شیردهی با ۲۹.۴ درصد و تولید شیر روزانه با ۹.۱ درصد در رتبه‌های بعدی قرار گرفتند.

🔹 افق‌های جدید: آینده تشخیص ورم پستان

یافته‌های این پژوهش دریچه‌های جدیدی به سوی سیستم‌های تشخیص هوشمند گشوده است. دقت بالا، سرعت عمل و قابلیت اطمینان این سیستم، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای یکپارچه‌سازی با سیستم‌های شیردوشی خودکار تبدیل کرده است.

🔹 راهکارهای پیشنهادی:

▪️ توسعه مدل‌های ترکیبی با قابلیت‌های پیشرفته‌تر

▪️ استفاده از داده‌های چندمنبعی برای افزایش دقت

▪️ طراحی سیستم‌های نظارت بدون درنگ بر سلامت گله

🔹 گذر به دامداری هوشمند

این پژوهش گامی بلند در مسیر تحول دیجیتال صنعت دامپروری است. ترکیب هوش مصنوعی و تخصص دامپزشکی در قالب این سیستم تشخیصی، نه تنها دقت را بهبود بخشیده، بلکه امکان مداخلات به موقع و کاهش هزینه‌های درمان را فراهم کرده است. آینده مدیریت سلامت گله‌های شیری با این فناوری نوین، روشن‌تر از همیشه به نظر می‌رسد.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 سال انتشار: 1998!!!

چند سال قبل از تولد ما دانشجویانی که قصد داریم هوش مصنوعی را وارد دامپزشکی کشور کنیم، در آن سوی دنیا روی استفاده از الگوریتم‌های شبکه عصبی در مورد ورم پستان گاوی تحقیق می‌کردند! و چه دقت های بالایی کسب کرده‌اند! تفکر...!

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🟦 آیا هوش مصنوعی شغل‌ها را می‌گیرد؟

🔹 تحقیقات جدید نشان می‌دهد که توانایی هوش مصنوعی در انجام وظایف انسانی هر ۷ ماه دو برابر می‌شود! این روند را می‌توان مشابه «قانون مور» در دنیای ایجنت‌های هوش مصنوعی دانست.  

🔷 بررسی تایملاین METR: 

🔹 در حال حاضر، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند کارهای چند دقیقه‌ای را با دقت بالا انجام دهند، اما در کارهای طولانی‌تر، میزان موفقیت آن‌ها کمتر است. 

🔹 اما پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که طی چند سال آینده، این فناوری می‌تواند پروژه‌های پیچیده‌تری را در زمان کوتاه‌تری تکمیل کند: 

🔹 تایملاین رشد هوش مصنوعی در انجام وظایف کاری: 
- ۲۰۲۶: انجام یک روز کاری در ۸ ساعت 
- ۲۰۲۷: تکمیل پروژه‌های ۲-۳ روزه در ۱ روز 
- ۲۰۲۸: انجام یک هفته کاری در ۴۰ ساعت 
- ۲۰۳۱: تکمیل یک سال کاری در ۵۰ ساعت 

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🌐 Machine Learning 🌐

🔷 مرجع فارسی یادگیری ماشین

🔹 یادگیری ماشین چیست؟

📚 #کتاب #یادگیری_ماشین

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Machine Learning 🔹

✅ تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖  @Veterinary_AI  🐎
〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🟦 برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در دامپزشکی
🔹 سخنران : سورن محمدی

🟦 تشخیص و درمان بیماری های پوست و مو در سگ ها با استفاده از هوش مصنوعی
🔹 سخنران : دکتر جواد خوش‌نگاه

🟦 دوشنبه ۸ اردیبهشت ۱۴۰۴ ، سالن اجتماعات دانشکده دامپزشکی دانشگاه فردوسی مشهد


🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و کولیک اسب 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی در پاتولوژی تشخیصی - تحلیل جامع برای متخصصان

🔹 تاریخچه و نقاط عطف در پاتولوژی محاسباتی :
- ۱۹۵۰: آلن تورینگ ایده استفاده از کامپیوتر برای تقلید رفتار هوشمند را مطرح کرد.
- ۱۹۵۶: جان مککارتی اصطلاح "هوش مصنوعی" را ابداع نمود.
- ۱۹۹۸: اولین سیستم غربالگری خودکار پاپ اسمیر توسط Tripath تأییدیه FDA دریافت کرد.
- ۲۰۱۷: سیستم اسکن تمام اسلاید فیلیپس (IntelliSite) برای پاتولوژی دیجیتال تأیید شد.
- ۲۰۲۱: اولین نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان پروستات (Paige Prostate) توسط FDA تأیید گردید.

🔹 نقش هوش مصنوعی در پاتولوژی :
- یادگیری ماشین (ML): توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح.
- یادگیری عمیق (DL): استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل تصاویر.
- کاربردها:
  - تشخیص و طبقه‌بندی سرطان‌ها
  - پیش‌بینی پاسخ به درمان
  - شناسایی تغییرات مولکولی و ژنومی از روی تصاویر H&E

🔹 کاربردهای بالینی :
- پاتولوژی دیجیتال: استفاده از تصاویر تمام اسلاید (WSI) برای تشخیص دقیق‌تر.
- تشخیص خودکار: شناسایی متاستاز در غدد لنفاوی با دقت بالا.
- پیش‌بینی پاسخ به ایمونوتراپی: تحلیل spatial organization of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs).
- آموزش و پژوهش: استفاده از هوش مصنوعی برای آموزش رزیدنت‌ها و بهبود دقت تشخیص.

🔹 چالش‌ها و محدودیت‌ها :
- اعتبارسنجی الگوریتم‌ها: نیاز به داده‌های چندمرکزی برای اطمینان از کارایی.
- مسئله Black Box: عدم شفافیت در نحوه تصمیم‌گیری الگوریتم‌های یادگیری عمیق.
- کیفیت داده: وابستگی عملکرد الگوریتم‌ها به کیفیت تصاویر ورودی.
- هزینه و زیرساخت: نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند و فضای ذخیره‌سازی بالا.

🔹 آینده و جهت‌گیری‌های پژوهشی :
- ادغام با داده‌های مولکولی: ترکیب تصاویر پاتولوژی با داده‌های ژنومی برای پزشکی شخص‌محور.
- توسعه الگوریتم‌های تفسیرپذیر: افزایش شفافیت در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی.
- استانداردسازی: ایجاد پروتکل‌های یکسان برای استفاده بالینی از هوش مصنوعی.

🔹 نتیجه‌گیری :
هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کمکی در پاتولوژی می‌تواند دقت تشخیص را افزایش دهد و زمان گزارش‌دهی را کاهش دهد. با این حال، چالش‌هایی مانند اعتبارسنجی، تفسیرپذیری و هزینه‌ها باید پیش از استفاده گسترده بالینی برطرف شوند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺سیستم Intellisite یک پلتفرم هوش مصنوعی است که در پاتولوژی و تحلیل تصاویر میکروسکوپی کاربرد دارد. این سیستم به طور خودکار تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و به شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها در بافت‌ها کمک می‌کند.

🔺نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در تشخیص پاتولوژی به طور فزاینده‌ای در حال توسعه و استفاده هستند، مانند:
PathAI
Google DeepMind
Ibex Medical Analytics
Proscia
Quibim
Aiforia

🔺تصاویر تمام اسلاید WSI (Whole Slide Imaging) تکنولوژی‌ای است که امکان دیجیتالی کردن کامل اسلایدهای میکروسکوپی را فراهم می‌کند. این تصاویر با وضوح بالا جزئیات دقیق بافت‌ها و سلول‌ها را نمایش می‌دهند و به راحتی قابل دسترسی، اشتراک‌گذاری و تحلیل‌های هوش مصنوعی هستند. کاربردهای آن شامل تشخیص بیماری‌ها، آموزش پزشکی و تحقیقات علمی است. WSI به بهبود کیفیت تشخیص و درمان در پزشکی مدرن کمک می‌کند.
برای مثال دستگاه اسکنر لام  CELLNAMA (ساخت ایران) قادر است لام‌های شیشه‌ای میکروسکوپی را در ورودی دریافت نماید و با انجام تصویربرداری میکروسکوپی دیجیتال از آن‌ها، لام‌های مجازی تولید کند. می‌تواند جهت انواع کاربردهای تحقیقاتی، تشخیصی و همچنین رفع نیاز به حضور یک میکروسکوپ آنالوگ در آزمایشگاه به کار رود. تعیین خودکار و دقیق ناحیه موردنظر جهت اسکن با استفاده از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی و تهیه نقشه لام در ۱۰ ثانیه

🔺مسئله جعبه سیاه (Black Box) در هوش مصنوعی به عدم شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده اشاره دارد. این موضوع مهم است زیرا:
1. عدم شفافیت: تصمیمات مدل‌ها به راحتی قابل فهم نیستند.
2. مسئولیت‌پذیری: در تصمیمات حیاتی، عدم توضیح دلیل انتخاب می‌تواند مشکلات قانونی ایجاد کند.
3. تبعیض و سوگیری: عدم توانایی در توضیح تصمیمات می‌تواند به تبعیض منجر شود.
4. اعتماد: برای اعتماد به سیستم‌ها، کاربران نیاز به درک فرآیند تصمیم‌گیری دارند.
برای حل این چالش‌ها، محققان تکنیک‌هایی برای افزایش تفسیرپذیری مدل‌ها توسعه می‌دهند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 120 هوش مصنوعی کاربردی 🔹 

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 دنیای هوش مصنوعی 🔹

🤖  @Veterinary_AI  🐎