ロサンゼルスでアプリを開発しながら、Fred Scarfはモデルをモデル化し、500K以上のフォロワーを介して焼きました。彼のモデリングの仕事のために、彼はスキンケアルーチンと推測する余裕がないでしょう。技術の学位を持つUC Berkeley卒業として、スカーフは推測推測を策定し、それはあなたの皮膚の必要なスキンケア成分を理解するために機械学習を使います。
The Idea
あなたのスキンケアはあなたのスマートフォンとして賢いはずです。だからこそ、推測を推測するのは、監視機械学習を学習してあなたの肌が必要なものを理解するために学習を把握します。機械学習は、コンピュータが画像を認識し、解を予測することを可能にする一種のコンピュータサイエンスです。
どのように推測推測アプリはあなたが推測をやめるのに役立ちますか?問題何が起こっているのはあなたの肌の問題を表示していることです。蚊が刺す)。
画像の正確さを確認したら、正しい成分を割り当てます。
あなたは治療を受けます。 1か月に私たちと一緒に確認してから、成分の成功を決定し、次のステップを決定します。
あなたの肌の変化として、私たちはあなたのスキンケアルーチンを変更するためにデータを使います。毎月の更新を通じて肌の変化を監視するのをやめる。毎月、あなたは絵を撮る必要があり、皮膚科医はあなたの肌が現在の成分にどのように反応しているかを見るでしょう、あなたの肌の進歩を追跡し、変化を追跡します。
これはなぜそんなに特別なのですか?
推測アプリの背後にある天才は、それが人工知能を使用しているということです。研究は、人工知能が医師を上演できる時点であることを示しています。人工ニューラルネットワークは、画像およびオブジェクト認識および予測において既に人間を凌駕する。研究はまた、機械学習モデルがより正確ではないだけでなく、今度は人間の医師の診断精度を超えることができる。モデルで使用されているメソッドは、診断における創造性の創造性の「箱の外側」です。
Feature enhancements and bug fixing