Detecting COVID-19 with Chest X-Ray using PyTorch

2 saatlik bu uygulamalı projede, bir ResNet-18 modeli kullanacak ve bunu bir COVID-19 Radyografi veri kümesi üzerinde eğiteceğiz. Bu veri kümesinde Normal, Viral Zatürre ve COVID-19 olmak üzere üç sınıfa ayrılmış yaklaşık 3000 Göğüs Röntgeni taraması bulunmaktadır. Bu projedeki amacımız, üç sınıftan birine ait Göğüs Röntgeni taramalarını makul ölçüde yüksek bir doğrulukla tahmin edebilen bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturmaktır. Lütfen bu veri kümesinin ve projede eğittiğimiz modelin COVID-19 veya Viral Zatürre teşhisi koymak için kullanılamayacağını unutmayın. Bu verileri yalnızca eğitim amaçlı kullanıyoruz. Bu projeye başlamadan önce Python programlama diline aşina olmalısınız. Ayrıca Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve gradyan inişi (gradient descent) gibi optimizasyon teknikleri hakkında teorik bir anlayışa sahip olmalısınız. Bu, öncelikle uygulamaya odaklanan ve Evrişimli Sinir Ağlarının arkasındaki teoriye odaklanmayan pratik bir projedir. Not: Bu kurs en iyi Kuzey Amerika bölgesindeki öğrenciler için çalışmaktadır. Şu anda aynı deneyimi diğer bölgelerde de sunmak için çalışıyoruz.