Anomaly Detection vs Classification for Visually Similar Cancer vs Mimics? [P]

암 탐지에서 이상 탐지와 분류의 선택에 대한 논의.

이 글은 특정 유형의 암을 탐지하는 연구에서 모델 선택에 대한 의견을 구하는 질문입니다. 암과 매우 유사한 외관을 가진 음성 샘플(즉, '모방')을 구별하는 문제를 해결하기 위해 이상 탐지와 감독된 분류 중 어떤 방법이 더 적합할지에 대한 논의가 이루어지고 있습니다. 이 질문은 머신러닝에서의 모델 선택에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

Discussion on model choice for detecting cancer vs. visually similar mimics.

This article poses a question regarding model selection in the context of cancer detection research. It explores whether anomaly detection or supervised classification is a better approach for distinguishing cancer from visually similar negative samples, referred to as 'mimics.' The question offers valuable insights into model choice in machine learning.