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為什么在顯微鏡圖像分析中使用機器學習（ML）
模型可以檢測復(fù)雜的對象，因為它包含超出常見測量的特征
我可以通過ML在圖像分析中實現(xiàn)什么？
如何創(chuàng)建有效的ML驅(qū)動像素分類器？
提供對象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對象
預(yù)覽，預(yù)覽，預(yù)覽-很難預(yù)測您的示例將如何改變模型，因此經(jīng)常預(yù)覽以確保培訓(xùn)朝著正確的方向進行
保存您的像素訓(xùn)練文件-這將使您能夠在項目/成像設(shè)置發(fā)生變化時調(diào)整模型