구글에서 피부질환검색 #AI 기능을 #Lens 에 추가. 앞으로 정확도에 대한 비교 연구가 쏟아질듯.

 

현재 피부질환 multi-class 만든 곳은 Google / ModelDerm / Skin Image Search / Aysa / Medgic / AI dermatologist 요렇게 6군데만 있음.

 

이중에서 Google 과 ModelDerm (https://app.skindx.net) 만 100 disease class 이상 validation 되었음.

 

https://www.cnet.com/health/google-lens-now-lets-you-search-for-a-skin-condition-heres-how/

 

 

Google Lens Now Lets You Search for a Skin Condition. Here's How

Worried about a rash or mole? You can find visual matches online and gather more information with Google's image-recognition technology.

www.cnet.com

 

 

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Bard 가 20 times 잘한다는데... 이건 구라가 너무 심한 것 아닌가?

CEO 얼굴이 광고에 나오는건 순대국집 광고에나 쓰는건데... 순다이라서?

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한마디로 FP32 성능처럼 단순한 것은 카피가능해도 실사용 성능이 안나오거나 버그로 멈춘다. 이는 AMD 조차도 가진문제라고...

 

중국산 GPU

https://www.youtube.com/watch?v=JCiRIOOqnJs

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View 기준으로 현재 1달에 1800 M view (18억). 다만 이제 정체되는듯.

국가별로는 미국, 인도, 일본, 프랑스, 캐나다, 인도네시아 순으로 사용

사용하지 못하게 하는 국가는 중국, 러시아, 우크라이나, 벨라루스, 베네주엘라, 아프간, 이란

 

https://www.demandsage.com/chatgpt-statistics/

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CUDA programming 책이네. CUDA 는 먼옛날 Caffe 사용할 때 일부는 C 로 일부는 CUDA 로 짜여져 있어서 잠깐 살펴볼 일만 있었음.

메인은 BLAS 인데 image 는 224x224 처럼 행렬이므로 이를 더했다 뻈다 하는 연산을 해주는 것. 원래 Atlas / OpenBlas / Mkl 등으로 했는데 CUDA 에서는 cuBLAS. 이를 neural network 에 쓰기 좋게 만든게 cuDNN. 여기에 상응하는 것을 intel 에서 자기들의 mkl 을 이용해서 mkldnn 을 만들고 이게 onednn 으로 현재까지 이어짐.

NVIDIA 가 AI 를 꽉잡고 있는 이유는 CUDA 와 CUDNN 등 소프트웨어적인 요소가 큼. 더 빠르다고 되는게 아니고 cudnn, cufft 등 여러 CUDA 산하의 library 로 만들어 놓은게 많아서 NVIDIA 것 아니면 다 새로 만들어야 함. 추가적으로 GPU driver 가 이제는 정말 복잡해졌는지, NVIDIA 것만 해도 이것저것 버그가 많았다. 새로 만든 것이 안정적으로 돌아가기를 기대하기 힘듬.

 


https://www.facebook.com/Bjpublic.co.kr/posts/pfbid023RPCbXjDSk9s5cCzGuVhAq7PP2y87n2ZxKw52gQwqhmpcRgRrHwUZ7HP7DAyXsQbl

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https://www.nature.com/articles/s41598-023-31340-1

스웨덴 그룹이고 유서 깊은 telemedicine platform 인 FirstDerm 의 study. 44 class 이고 55,364 images 로 학습되었고, test set (retrospective result) 에서는 Top-1 은 49.3%. 그러나 real-world setting 에서 AI 의 Top-1 이 39% 이고 이에 반해 GP 는 64%, DER 은 72% 라고. 


이 결과를 보면 mult-class algorithm 만드는 것이 얼마나 어려운 것인지를 보여준다. 사실 몇만 케이스는 algorithm 을 만들기에 턱없이 부족. 요즘 언어모델이나 multimodal model 처럼 제대로 작동하려면 엄청나게 많은 data 가 필요하다. 
이러니 26 class 로 Top-1 이 66% 나왔다는 구글의 Nature Medicine 결과를 믿을 수 없다는 것임. 거의 유사하게 16,530 cases, 대략 5~6만장이 사용되었음. 아직까지도 결과물 테스트 불가.

 

결론적으로 #AI model 을 직접 서빙해서 정확도를 보기 전에는 retrospective study 의 결과는 믿을 수 없음.

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GPT 의 시험성적이 낮게 나오게 출제하는 것이 창의적으로 문제를 출제한 것으로 평가될듯. 

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천만개 이상의 많은 수의 file 을 NFS 서버를 이용해서 copy 하면 엄청나게 느린 문제가 있다. 단순히 파일 개수를 세는 작업도 엄청나게 느리다. ls 나 find 도 느리다.

Cause

The above problems happen mainly due to the NFS v4.0 limitation as described below. If the client uses NFS v4.0 to read and write a lot of files at the same time, the large number of OPEN/CLOSE requests in parallel may result in a bottleneck on the client because the OPEN/CLOSE operations are serialized in NFS v4.0.

https://www.tencentcloud.com/document/product/582/37491

 

Client Use Bottleneck due to Large Number of Small Files or Parallel Requests | Tencent Cloud

Background CFS supports both NFS v3.0 and NFS v4.0 (later version). NFS v3.0 is compatible with Windows clients while NFS v4.0 provides file locking and other features. Client Problem In cases that involve a large number of small files or mixed use of larg

www.tencentcloud.com

 

async, nfsvers=3 옵션을 줄 때 가장 빠르다.

https://www.linux.com/news/benchmarking-nfsv3-vs-nfsv4-file-operation-performance/

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ASTRO II GD 1650W 80PLUS GOLD 풀모듈러 ATX 3.0 (PCIE5)
https://prod.danawa.com/info/?pcode=18005060#bookmark_product_information마이크로닉스

GIGABYTE X570S AERO G 피씨디렉트
https://prod.danawa.com/info/?pcode=15466466&cate=1131249#bookmark_product_information

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https://prod.danawa.com/info/?pcode=12681023&cate=112775#bookmark_product_information

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https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=4848809888531852&id=100002086674208
 
Html5 (WWW) 기반으로 새로운 DEMO ("Model Derm - Skin Lesion") 를 만들어 보기로... 일단 기존의 APP 이 사진 저장 기능이 없는데, 병변을 추출해 주고, 가능하다면 tracing 할 수 있는 mobile 프로그램. 이 수준으로 끝나면 인증 문제 없이 배포 가능할듯.
일반 유저 B2C 로 하고, data 는 mobile 브라우저에 저장하고, 사진 몇번 찍으면 detect algo. 에서 병변 잡아주고 부위까지 잡아주는 것이 목표. 추가적인 과제는 tracing.
기술적인 부분을 검토해보니...
1) lesion detect - 논문 나갔던 RCNN algo. 의 속도를 최적화 시켜서 현재 1개 GPU 에서도 5~8초 내에 결과가 나오게 만듬.
2) lesion tracing - 이 부분은 좀 복잡할 듯 한데 쉽지는 않을듯. 여러 CNN 를 이용해서 feature 를 추출해서, 랜드마크를 잡고 지문인식이나 얼굴 인식처럼 유클리드 거리를 구하는 방식으로 먼저 시도해 볼듯.
3) html5 에서 horizontal scroll 되는 display - https://www.websitecodetutorials.com/.../css-horizontal... 요기 4번 DEMO 를 응용해보기로
4) html5 에서 pinpoint zoom - https://timmywil.com/panzoom/demo/ 요거 containment 부분 따오기로
5) file 전송 - https://www.dropzone.dev/js/ dropzone 사용
6) full screen view - http://thenewcode.com/.../Create-A-Simple-FullScreen... 요거 좀 바꿔서 ...
7) 브라우저 내 storage 문제 - https://stackoverflow.com/.../how-to-store-images-in... cache memory 를 쓰던지. https://web.dev/storage-for-the-web/ IndexedDB 를 사용할 예정.
거의 다 처음 시도하는 것이라 하나씩 해봐야....
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