AtapData
AtapData Promotes Indonesian Artificial Intelligence Innovation 

DataSet is blood for the whole body of Artificial Intelligence. With the Indonesian Dataset Ecosystem, Innovation will further develop in Indonesia. This Dataset Ecosystem is the contribution of AtapData to the advancement of Artificial Intelligence in Indonesia. Let's use and donate Dataset and program code and participate in competitions both public and in your Small Group.
Innovation is Learning, Experimentation, Collaboration, Ecosystems and Competition.

 

Baca postingan lain
 
Kompetisi saat ini
Dataset
 
 
perumahan
memprediksi harga sebuah rumah
 Harga rumah di Indonesia
 
remko weingarten
(Kosong)
22-07-2020 30-09-2020
Lihat semua...

CoronaHack- Dada X-Ray-Dataset
konteks Corona-Virus COVID19 memengaruhi sistem pernapasan individu yang sehat & Rontgen X-Ray adalah salah satu metode pencitraan penting untuk mengidentifikasi virus korona. With the Chest X - Dataset Ray, Kembangkan Model Pembelajaran Mesin untuk mengklasifikasikan Sinar X pasien yang sehat vs Pneumonia (Corona) yang terkena dampak & model ini mendukung aplikasi AI untuk menguji Virus Corona dalam tahap yang cepat. kandungan Pengumpulan Dada Rontgen dari Sehat vs Pneumonia (Corona) mempengaruhi pasien yang terinfeksi pasien bersama dengan beberapa kategori lain seperti SARS (Sindrom Pernafasan Akut Parah), Streptococcus & ARDS (Sindrom Respirasi Pernafasan Akut) Nama dan label gambar tersedia di ChestXrayCorona_Metadata.csv COVID 19 - https://en.wikipedia.org/wiki/Coronavirus_disease_2019 ARDS - https://en.wikipedia.org/wiki/Acute_respiratory_distress_syndrome Streptococcus - https://en.wikipedia.org/wiki/Streptococcus SARS - https://en.wikipedia.org/wiki/Severe_acute_respiratory_syndrome Ucapan Terima Kasih Saya ingin mengucapkan terima kasih kepada tim di bawah ini dari Joseph Paul Cohen. Postdoctoral Fellow, Mila, University of Montreal untuk dataset di bawah ini untuk dataset corona & 80% dataset dikumpulkan dari berbagai sumber. Sumber Asli: - https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset Inspirasi Metode otomatis untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit manusia dari gambar medis. Algoritma Pembelajaran Mesin Novel dan jaringan saraf membantu mengurangi waktu deteksi Virus Corona dan membantu dokter untuk mengarahkan konsultasi dengan cara yang lebih baik
Sartina
1.275,68 MB 16-06-2020 5935 file
1275.68 MB 16-06-2020 5935
MENGENALI PENYAKIT DARI GAMBAR MATA
Mengenai Data ini Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) adalah basis data ophthalmic terstruktur dari 5.000 pasien dengan usia, foto fundus berwarna dari mata kiri dan kanan dan kata kunci diagnostik dokter dari dokter. Dataset ini dimaksudkan untuk mewakili sekumpulan informasi pasien ‘kehidupan nyata’ yang dikumpulkan oleh Shanggong Medical Technology Co., Ltd. dari berbagai rumah sakit / pusat medis di Cina. Pada lembaga-lembaga ini, gambar fundus ditangkap oleh berbagai kamera di pasar, seperti Canon, Zeiss dan Kowa, yang menghasilkan resolusi gambar yang bervariasi. Anotasi diberi label oleh pembaca manusia terlatih dengan manajemen kontrol kualitas. Mereka mengklasifikasikan pasien menjadi delapan label termasuk: • Normal (N), • Diabetes (D), • Glaukoma (G), • Katarak (C), • AMD (A), • Hipertensi (H), • Miopia (L), • Penyakit / kelainan lain (O) Lisensi Lisensi tidak dispesifikasikan pada sumber Gambar percikan (Splash Image) Gambar berasal dari Omni Matryx oleh Pixabay
Sartina
1.347,68 MB 18-06-2020 8001 file
1347.68 MB 18-06-2020 8001
Lihat semua...

 
 
 
Kompetisi saat ini  
perumahan
memprediksi harga sebuah rumah
 Harga rumah di Indonesia
 
remko weingarten
(Kosong)
22-07-2020 30-09-2020
Lihat semua...



Dataset 
CoronaHack- Dada X-Ray-Dataset
konteks Corona-Virus COVID19 memengaruhi sistem pernapasan individu yang sehat & Rontgen X-Ray adalah salah satu metode pencitraan penting untuk mengidentifikasi virus korona. With the Chest X - Dataset Ray, Kembangkan Model Pembelajaran Mesin untuk mengklasifikasikan Sinar X pasien yang sehat vs Pneumonia (Corona) yang terkena dampak & model ini mendukung aplikasi AI untuk menguji Virus Corona dalam tahap yang cepat. kandungan Pengumpulan Dada Rontgen dari Sehat vs Pneumonia (Corona) mempengaruhi pasien yang terinfeksi pasien bersama dengan beberapa kategori lain seperti SARS (Sindrom Pernafasan Akut Parah), Streptococcus & ARDS (Sindrom Respirasi Pernafasan Akut) Nama dan label gambar tersedia di ChestXrayCorona_Metadata.csv COVID 19 - https://en.wikipedia.org/wiki/Coronavirus_disease_2019 ARDS - https://en.wikipedia.org/wiki/Acute_respiratory_distress_syndrome Streptococcus - https://en.wikipedia.org/wiki/Streptococcus SARS - https://en.wikipedia.org/wiki/Severe_acute_respiratory_syndrome Ucapan Terima Kasih Saya ingin mengucapkan terima kasih kepada tim di bawah ini dari Joseph Paul Cohen. Postdoctoral Fellow, Mila, University of Montreal untuk dataset di bawah ini untuk dataset corona & 80% dataset dikumpulkan dari berbagai sumber. Sumber Asli: - https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset Inspirasi Metode otomatis untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit manusia dari gambar medis. Algoritma Pembelajaran Mesin Novel dan jaringan saraf membantu mengurangi waktu deteksi Virus Corona dan membantu dokter untuk mengarahkan konsultasi dengan cara yang lebih baik
Sartina
1.275,68 MB 16-06-2020 5935 file
1275.68 MB 16-06-2020 5935
MENGENALI PENYAKIT DARI GAMBAR MATA
Mengenai Data ini Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) adalah basis data ophthalmic terstruktur dari 5.000 pasien dengan usia, foto fundus berwarna dari mata kiri dan kanan dan kata kunci diagnostik dokter dari dokter. Dataset ini dimaksudkan untuk mewakili sekumpulan informasi pasien ‘kehidupan nyata’ yang dikumpulkan oleh Shanggong Medical Technology Co., Ltd. dari berbagai rumah sakit / pusat medis di Cina. Pada lembaga-lembaga ini, gambar fundus ditangkap oleh berbagai kamera di pasar, seperti Canon, Zeiss dan Kowa, yang menghasilkan resolusi gambar yang bervariasi. Anotasi diberi label oleh pembaca manusia terlatih dengan manajemen kontrol kualitas. Mereka mengklasifikasikan pasien menjadi delapan label termasuk: • Normal (N), • Diabetes (D), • Glaukoma (G), • Katarak (C), • AMD (A), • Hipertensi (H), • Miopia (L), • Penyakit / kelainan lain (O) Lisensi Lisensi tidak dispesifikasikan pada sumber Gambar percikan (Splash Image) Gambar berasal dari Omni Matryx oleh Pixabay
Sartina
1.347,68 MB 18-06-2020 8001 file
1347.68 MB 18-06-2020 8001
Lihat semua...

 


AtapData
_