|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
| bet | 174/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Python tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda qanday rol o‘ynaydi?
Sun’iy intellekt yordamida tibbiyot sohasidagi qanday muammolarni hal qilish mumkin?
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash uchun mashinali o‘qitishdan qanday foydalaniladi?
Python yordamida sun’iy intellektni tibbiyotda qo‘llashning qanday afzalliklari bor?
Tibbiy dasturlarda Python yordamida qanday ma’lumotlar turlarini tahlil qilish mumkin?
Kasalliklarni bashorat qilish uchun qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan mashinali o‘qitish algoritmlariga misollar keltiring.
Python yordamida tibbiyotda sun’iy intellektdan foydalanishda qanday qiyinchiliklar va cheklovlar mavjud?
Tibbiy dasturlarda Python va sun’iy intellekt yordamida qanday aniq vazifalarni hal qilish mumkin?
Tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun qaysi Python vositalari va kutubxonalari tez-tez ishlatiladi?
Sun’iy intellektli tibbiy dasturlarda Python-dan muvaffaqiyatli foydalanishning ba’zi amaliy misollari qanday?
XIV.BOB. NEYRON TARMOQLARNI PYTHON WEB-LOYIHALARIGA INTEGRATSIYALASH 14.1.Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish
Kalit so‘zlar: Keras, Facet, HTML, ReLU, Sigmoid, Tanh, SVM, MLP, AlexNet, Metyu Ziller, Fergus, Semantik, GAN, generative.
Neyron tarmoqlarni Python veb-loyihalariga integratsiya qilish tasvir va matnni tanib olishdan tortib, o‘qitilgan modellar asosida natijalarni bashorat qilishgacha bo‘lgan turli vazifalarni o‘z ichiga olishi mumkin. Quyida bir nechta turdagi vazifalar uchun kod namunalari keltirilgan:
1. Flash yordamida tasvirni aniqlash:
Ushbu tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish uchun modelingiz bor (masalan, Tens or Flow va Keras yordamida). Siz ushbu modelni flask yordamida veb-ilovaga qo‘shishingiz kerak:
from flask import Flask, render_template, request
from PIL import Image
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = load_model('your_model.h5')
graph = tf.get_default_graph()
def preprocess_image(image_path):
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((224, 224))
img_array = np.array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
return img_array
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def predict():
if request.method == 'POST’:
file = request.files['file’]
img_path = 'uploads/temp.jpg’
file.save(img_path)
with graph.as_default():
img_array = preprocess_image(img_path)
predictions = model.predict(img_array)
result = np.argmax(predictions)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
|
| |
