کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش تصاویر هواشناسی، پزشکی و داروسازی

این مقاله به مروری بر نقش کلیدی یادگیری عمیق در تحلیل و پردازش تصاویر در سه حوزه استراتژیک هواشناسی، پزشکی و داروسازی می پردازد. با ظهور چارچوب های قدرتمندی نظیر TensorFlow و Keras، امکان طراحی، آموزش و استقرار مدل های پیچیده شبکه عصبی فراهم شده است. در این نوشتار، ضمن بررسی مبانی فنی نظیر شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)، مدل های U-Net و Transformers Vision، به کاربردهای عملیاتی آنها از جمله اکنوکستینگ هواشناسی، تشخیص ضایعات پزشکی و غربالگری دارویی پرداخته می شود. نتایج نشان می دهد که استفاده از این زیرساخت ها منجر به افزایش دقت و سرعت در تحلیل داده های حجیم تصویری شده است.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، پردازش تصویر ، هواشناسی ، پزشکی ، داروسازی ، TensorFlow ، Keras