# Prevención del sobreajuste en IA para imágenes médicas: análisis de patentes de VUNO En los últimos años, se ha realizado una investigación activa para aplicar métodos de reconocimiento de patrones humanos eficientes a ordenadores reales como forma de resolver el problema de clasificar patrones de entrada en grupos específicos. Source: https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/865384 INICIO / Noticias y análisis Noticias y análisis Prevención del sobreajuste en IA para imágenes médicas: análisis de patentes de VUNO En los últimos años, se ha realizado una investigación activa para aplicar métodos de reconocimiento de patrones humanos eficientes a ordenadores reales como forma de resolver el problema de clasificar patrones de entrada en grupos específicos. IA y software Publicado el 2023.06.13 IPLEX 3 min de lectura En los últimos años, se ha realizado una investigación activa para aplicar métodos de reconocimiento de patrones humanos eficientes a ordenadores reales como forma de resolver el problema de clasificar patrones de entrada en grupos específicos. Uno de estos estudios es el estudio de las redes neuronales artificiales, que modelaron las características de las neuronas biológicas en humanos por expresión matemática. Para resolver el problema de clasificar patrones de entrada en grupos específicos, la red neuronal artificial utiliza algoritmos que imitan el aprendizaje humano. A través de este algoritmo, la red neuronal artificial puede generar un mapeo entre los patrones de entrada y salida, indicando que la red neuronal artificial es capaz de aprender. Además, la red neuronal artificial tiene la capacidad de generalización para producir una producción relativamente correcta para patrones de entrada que no se utilizaron para el aprendizaje basado en los resultados aprendidos. Tal red neuronal artificial incluye relativamente muchas capas, y con el fin de aprender una gran estructura de redes neuronales artificiales, incluyendo muchas capas, se requiere una gran cantidad de datos de aprendizaje, y no se necesitan datos de aprendizaje específicos. This Post Una patente relativa a la forma de realizar generalizaciones de datos para evitar la superación de ciertos datos de aprendizaje. Permítanme explicar uno. La patente de Bono Lo es. [patented] Haga clic en la imagen para ver la publicación de patentes de registro. En general, cuando se toma una RM o rayos X, los datos originales reales tendrán valores de datos que los humanos no pueden predecir. Así, sólo una fracción de los valores totales de datos se utilizan como imagen para las redes neuronales para identificar. Según la patente, Aprenda la red neuronal utilizando imágenes que se extraen aleatoriamente de algunos de los datos. . Específicamente, cómo establecer el rango de extracción de datos al decidir qué datos utilizar como datos de aprendizaje dentro de los datos fuente. Determinar los datos de aprendizaje cambiando el centro y los valores de ancho de la ventana Hagámoslo. Si sólo se extraen los datos de un área particular, entonces la red neuronal sólo aprenderá acerca de los datos de ese rango, lo que puede dar lugar a problemas, haciendo que el proceso de selección de los datos sea más aleatorio, de modo que la generalización de los datos sea el núcleo de la presente invención. Es decir, el núcleo de la presente invención es cambiar aleatoriamente los valores de centro y ancho de la ventana para determinar los datos de aprendizaje. Cuando los datos de aprendizaje se adquieren cambiando el valor de ventana, como esta patente, se pueden generalizar los datos de aprendizaje para mejorar la eficiencia del aprendizaje. Leer el original coreano Este artículo del archivo refleja la situación en su fecha de publicación. Contacte con el despacho para analizar su caso. Consultar sobre este tema ↗ Todos los artículos HABLE CON IPLEX Consulte sus necesidades de propiedad intelectual Analizamos conjuntamente sus necesidades tecnológicas y empresariales. ↗ Contactar Más reciente Posprocesamiento de evaluaciones de cáncer de próstata mediante IA: análisis de patentes de JLK Inspection ↗ Anterior Preparación de datos de entrenamiento para chatbots: análisis de patentes de procesamiento del lenguaje natural ↗ Artículos relacionados IA y software 2026.10.01 FiX: olvido selectivo por características en la atención softmax Yongduck Kim analiza las compuertas de FiX, su estabilidad numérica y la caché paginada, diferenciando los resultados medidos de las cuestiones aún abiertas. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.30 MHAR: leer las capas anteriores desde distintos subespacios de características Yongduck Kim analiza Multi-Head Attention Residuals: selección en profundidad, resultados publicados, costes de implementación y relación entre características técnicas y efectos. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.28 Columna: Claude Computer Use y el aprendizaje de los agentes de IA a través de las patentes Yongduck Kim, socio director de IPLEX, analiza en AI Times los datos y las secuencias de acciones que permiten entrenar a agentes de IA para utilizar software. ↗ Lea el artículo - https://www.iplexlaw.co.kr/es - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/category/ai - https://drive.google.com/file/d/18InKDOEY3esK117ZHxqTJ6CNlPsKybPd/view - https://www.iplexlaw.co.kr/forum/view/865384 - https://www.iplexlaw.co.kr/es/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog - https://www.iplexlaw.co.kr/es/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/866729 - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/864755 - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/claude-computer-use-agent-patent - https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/claude-computer-use-agent-patent