PyTorch ile Zatürre Sınıflandırması

Bu 2 saatlik uygulamalı projede, EfficientNet modelini kullanacak ve bunu Zatürre Göğüs Röntgeni veri kümesi üzerinde eğiteceksiniz. Veri kümesi yaklaşık 5600 Göğüs Röntgeni görüntüsünden ve iki kategoriden (Zatürre/Normal) oluşmaktadır. Bu projedeki temel amacımız, Göğüs Röntgeni taramalarını bu iki sınıftan birine sınıflandırabilen bir zatürre sınıflandırıcı oluşturmaktır. Önceden eğitilmiş EfficientNet modelini yükleyip ince ayar yapacak ve modeli eğitmek için basit bir PyTorch eğitici oluşturacaksınız. Bu projede başarılı olmak için Python, evrişimli sinir ağları (CNN) ve temel düzeyde PyTorch konularına aşina olmalısınız. Bu, Evrişimli Sinir Ağlarının arkasındaki teoriden ziyade öncelikle uygulamaya odaklanan pratik bir projedir. Not: Bu kurs en iyi Kuzey Amerika bölgesindeki öğrenciler için çalışmaktadır. Şu anda diğer bölgelerde de aynı deneyimi sunmak için çalışıyoruz.