Deep learning uses hierarchical rep

Deep learning uses hierarchical representations to analyse larger data sets with an increasingly diminished need for human involvement and interpretation. As we enter the next generation of rapid biomedical advancements, it is highly probable that automation will be revolutionising ART success rates. This may be achieved through incorporation of automation and Al into several key steps in ART. This review aims to discuss the existing use and improvements produced by automation within the scope of ART and the strengths and limitations of these approaches.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเรียนรู้เชิงลึกใช้การนำเสนอแบบลำดับชั้นเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีความต้องการการมีส่วนร่วมและการตีความของมนุษย์ลดลงมากขึ้น ในขณะที่เราก้าวเข้าสู่ยุคถัดไปของความก้าวหน้าทางชีวการแพทย์อย่างรวดเร็ว มีความเป็นไปได้สูงที่ระบบอัตโนมัติจะปฏิวัติอัตราความสำเร็จของการรักษาด้วยยาต้านไวรัส สิ่งนี้อาจบรรลุผลสำเร็จได้ด้วยการผสมผสานระบบอัตโนมัติและ Al เข้ากับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนใน ART การทบทวนนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อหารือเกี่ยวกับการใช้งานและการปรับปรุงที่มีอยู่ซึ่งผลิตโดยระบบอัตโนมัติภายในขอบเขตของ ART และจุดแข็งและข้อจำกัดของแนวทางเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้เชิงลึกใช้การแสดงลำดับชั้นเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและมีความต้องการการมีส่วนร่วมและการตีความของมนุษย์น้อยลงเรื่อย ๆ เมื่อเราก้าวเข้าสู่การพัฒนาอย่างรวดเร็วของชีวการแพทย์รุ่นต่อไประบบอัตโนมัติมีแนวโน้มที่จะปฏิวัติอัตราความสำเร็จของ ART สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการรวมระบบอัตโนมัติและอัลไว้ในขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนของ ART การทบทวนนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหารือเกี่ยวกับการใช้และการปรับปรุงระบบอัตโนมัติภายในขอบเขตของ ART รวมถึงข้อดีและข้อ จำกัด ของวิธีการเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเรียนรู้ลึกใช้การแสดงลําดับชั้นเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีความต้องการน้อยลงสําหรับการมีส่วนร่วมและการตีความของมนุษย์ ขณะที่เราเข้าสู่ยุคต่อไปของความก้าวหน้าทางชีวการแพทย์อย่างรวดเร็วระบบอัตโนมัติมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนอัตราความสําเร็จของARTอย่างสิ้นเชิง ซึ่งสามารถทําได้โดยการรวมระบบอัตโนมัติและการผสมเทียมเข้ากับขั้นตอนสําคัญๆของART การทบทวนนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหารือเกี่ยวกับการใช้และการปรับปรุงระบบอัตโนมัติในปัจจุบันตลอดจนข้อดีและข้อจํากัดของวิธีการเหล่านี้