Skin Disease Classifier

🚀 モデルIDのモデルカード

このドキュメントは、Hubにアップロードされたtransformersモデルのモデルカードです。このモデルカードは自動生成されています。

📚 モデル詳細

モデルの説明

これは、Hubに公開されている🤖 transformersモデルのモデルカードです。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報待ち]
• 資金提供元 [任意]: [詳細情報待ち]
• 共有者 [任意]: [詳細情報待ち]
• モデルの種類: [詳細情報待ち]
• 言語 (NLP): [詳細情報待ち]
• ライセンス: [詳細情報待ち]
• ファインチューニング元のモデル [任意]: [詳細情報待ち]

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報待ち]
• 論文 [任意]: [詳細情報待ち]
• デモ [任意]: [詳細情報待ち]

🛠️ 使用方法

直接利用

[詳細情報待ち]

下流タスクでの利用 [任意]

[詳細情報待ち]

想定外の利用

[詳細情報待ち]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報待ち]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報待ち]

📈 学習詳細

学習データ

[詳細情報待ち]

学習手順

前処理 [任意]

[詳細情報待ち]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報待ち]

速度、サイズ、時間 [任意]

[詳細情報待ち]

🧪 評価

テストデータ、要因、指標

テストデータ

[詳細情報待ち]

要因

[詳細情報待ち]

指標

[詳細情報待ち]

結果

[詳細情報待ち]

概要

🕵️‍♂️ モデルの検証 [任意]

[詳細情報待ち]

🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアの種類: [詳細情報待ち]
• 使用時間: [詳細情報待ち]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報待ち]
• コンピュートリージョン: [詳細情報待ち]
• 排出された炭素量: [詳細情報待ち]

📋 技術仕様 [任意]

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報待ち]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報待ち]

ソフトウェア

[詳細情報待ち]

📝 引用 [任意]

BibTeX: [詳細情報待ち]

APA: [詳細情報待ち]

📖 用語集 [任意]

[詳細情報待ち]

📌 詳細情報 [任意]

[詳細情報待ち]

📝 モデルカード作成者 [任意]

[詳細情報待ち]

📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報待ち]