Prädiktive Analytik: Identifizieren von Tumoren mit Deep-Learning-Modellen

Predictive Analytics 2022    |    Fortgeschritten
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Mit dem Azure Machine Learning Designer können Sie Machine-Learning-Modelle ohne Code erstellen und Pipelines per Drag&Drop ablegen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Designer vortrainierte neuronale Netzwerkmodelle erstellen, die Krankheiten anhand von Bildscans erkennen. Sie lernen, wie Sie Daten für das Training, die Validierung und das Testen des Modells einrichten und diese Daten in eine Pipeline einspeisen, die ein DenseNet-Modell verwendet. Als Nächstes erfahren Sie, wie ein Modell konfiguriert werden kann und wie Sie das DenseNet-Modell einer Pipeline durch ein ResNet-Modell ersetzen. Schließlich entdecken Sie, wie die Trainingsmetriken eines Modells analysiert werden können, um zu verstehen, welche Optimierungen zur Erstellung eines zuverlässigen Modells vorgenommen werden müssen. Nach Abschluss des Kurses werden Sie wissen, wie man DenseNet- und ResNet-Modelle erstellt, die Tumore auf Thoraxaufnahmen erkennen können.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Azure storage-explorer einrichten und in ein azure storage-konto integrieren
    Hochladen von bildern zum trainieren, validieren und testen in azure-containern mit dem azure storage-explorer
    Erstellen von datenspeichern und datasets in azure machine learning
    Aufbau einer pipeline mit einem densenet-modell zur erkennung von tumortypen
  • Konfigurieren und ausführen einer bildklassifizierungs-pipeline zur erkennung von tumoren
    Anzeige und analyse der leistungsmetriken eines densenet-modells und konfigurieren seiner parameter
    Konfigurieren der modellparameter und bewerten der verbesserten leistung anhand der testdaten
    Bildklassifizierung mit einem resnet-modell durchführen
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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