MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARI ASOSIDA TIBBIY TASVIRLARNI ANIQLASH USULLARI
Ключевые слова:
mashinali o‘qitish, nazoratli o‘qitish, nazoratsiz o‘qitish, mustahkamlash orqali o‘qitish, onlayn o‘qitish, segmentatsiya, klassifikatsiya, tibbiy tasvirlarni aniqlash, sun’iy intellect, rentgen, yorliq belgilash.Аннотация
Ushbu maqola mashinali o‘qitish algoritmlari asosida tibbiy tasvirlarni aniqlash usullariga bag‘ishlangan. Bundan tashqari maqolada tibbiy tasvirlar, tasvirlarni mashinali o‘qitish algoritmlarining segmentatsiya, klassifikatsiya va chuqur o‘qitish usullari ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, nazoratli o‘qitish usuli asosida zararlangan hududni aniqlash muammosi ko‘rib chiqilgan.
Библиографические ссылки
Sadullaeva Sh.A., Aripova Z.D, Rajabova M.R., “Ayollarda uchraydigan mioma kasalligini segmentatsiyalash orqali aniqlash” “Zamonaviy Axborot, Kommunikatsiya Texnologiyalari Va At-Ta’lim Tatbiqi Muammolari” Mavzusidagi Respublika Ilmiy-Amaliy Anjumani, Samarqand,pp. 88–90, 2022.
Analysis of Detection and segmentation of Uterine fibroids between uzbek women Sadullaeva Sh. A., Sadullaeva U. A., Artikova M.A., Aripova Z.D. Radjabova M.R. NeuroQuantology 20 (10), 83-90
AI vs Machine Learning vs Deep Learning|Edureka. Available online: https://www.edureka.co/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning/ (accessed on 11 August 2022).
Andhika S. Pratama. "Image Labeling — Take a Part in Machine Learning." Data Folks Indonesia. Medium, 2020.
Shrestha, A.; Mahmood, A. Review of deep learning algorithms and architectures. IEEE Access 2019, 7, 53040–53065. [Google Scholar] [CrossRef]
TensorFlow-TensorRT Documentation. Available online: https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tf-trt-user-guide/ index.html (accessed on 24 February 2022).
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
