|
Ma’lumotlarni qayta ishlash
|
| bet | 166/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni qayta ishlash:
Python pandas, NumPy va scikit-learn kabi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun boy kutubxonalar to‘plamini taqdim etadi. Ushbu kutubxonalar katta miqdordagi tuzilgan va tuzilmagan tibbiy ma’lumotlar bilan samarali ishlashga imkon beradi.
Mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish:
Python-bu mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish algoritmlarini amalga oshirish uchun asosiy dasturlash tili. TensorFlow, PyTorch va scikit-learn kabi kutubxonalar tibbiy ma’lumotlardan modellarni yaratish va o‘qitish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
Tasvirlar va tasvirni qayta ishlash:
Tibbiyotda tasvirni tahlil qilish keng qo‘llaniladi. Python, OpenCV, PIL kabi kutubxonalar va tibbiy tasvirlarni qayta ishlash uchun maxsus kutubxonalar bilan birgalikda tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, tahlil qilish va tasniflash uchun vositalarni taqdim etadi.
Bioinformatika:
Python bioinformatika sohasida genetik ma’lumotlarni tahlil qilish, gen naqshlarini aniqlash va genlar va kasalliklar o‘rtasidagi aloqalarni bashorat qilish uchun keng qo‘llaniladi.
Bashorat qilish va modellashtirish:
Mashinali o‘qitish algoritmlari kasalliklarni bashorat qilish, xavflarni aniqlash va individual davolash rejalarini ishlab chiqish uchun ishlatiladi.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari:
Sun’iy intellekt shifokorlarga bemor ma’lumotlari asosida tavsiyalar va tahlillar berish orqali qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarini ishlab chiqishga aralashadi.
Tibbiyotda avtomatlashtirish va robotlashtirish:
Python tibbiy jarayonlarni avtomatlashtiradigan dasturiy echimlarni ishlab chiqish uchun ishlatiladi, shuningdek robotik jarrohlik sohasida.
Python va sun’iy intellektdan foydalangan holda tibbiyot sohasi ma’lumotlarni samarali tahlil qilish, diagnostika, prognozlash va sog’liqni saqlash sohasida qaror qabul qilishni yaxshilash uchun kuchli vositalarni oladi.
Tibbiy ma’lumotlarni tasniflash uchun Python va scikit-learn kutubxonasidan foydalanishning oddiy misolini ko‘rib chiqaylik. Bunday holda, biz scikit-learn kutubxonasida mavjud bo‘lgan ko‘krak bezi saratoni ma’lumotlar to‘plamiga asoslangan benign va malign o‘smalarni tasniflash misolini yaratamiz. Ishga tushirishdan oldin kutubxonalar o‘rnatilganligiga ishonch hosil qiling:
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
|
| |
