域偏移为何重要--以及 mAInthink 如何利用 UDA 图像技术解决这一问题

为什么领域偏移是个问题

传统的人工智能模型通常只能在环境条件保持不变的情况下提供准确的结果。任何变化，如新的相机软件和硬件、照明条件的变化或生产流程的调整，都会影响的准确性，并要求重新学习分类模型。

这种现象被称为 "领域转移"，也是人工智能系统在实际应用中经常产生不可靠结果的主要原因之一。

我们的解决方案采用了最先进的研究和实践方法：

利用mAInthink 的 UDA 技术，医生不仅可以快速处理质量非常好的新图像，还可以自动处理患者多年来的所有图像。

经测试的图像的正确分类质量最多可提高 5%，甚至更高。鉴于德国每年产生的放射图像超过 1.5 亿张（欧洲超过 13 亿张），而且这一趋势还在继续增长，mAInthink 的 UDA 技术可以为医疗保健行业节省大量时间，并可持续地提高服务质量。

有了mAInthink 的 UDA 框架，我们不仅能应对领域变化的挑战，还能让各行业和医疗保健提供商使用 稳健、可靠和面向未来的人工智能。

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在工业生产中，基于人工智能的图像处理系统越来越多地用于质量控制，例如检测表面缺陷、尺寸偏差或材料缺陷。然而，在实践中，经典的人工智能模型很快就会达到极限。

生产环境很少是一成不变的。典型的变化是

在这种情况下，经过经典训练的模型往往会损失大量准确性。其结果是：分类错误、废品率增加或重新训练模型的成本高昂。

有了mAInthink 的 UDA 框架，即使环境发生变化，人工智能也能保持稳定。系统可自动适应新的领域，而无需对进行完全的重新标注或重新训练。

具体而言，这意味着：

实际应用场景显示：

因此，UDA 技术可实现可扩展的、稳健的质量控制，，无需在每次发生变化时进行重新培训。

随着 UDA 的出现，重点正从脆弱、静态的人工智能转向 自适应的工业级智能。mAInthink 的系统即使在现实发生变化时仍能保持的可靠性，而这正是传统人工智能无法做到的。