Publisher's Synopsis
L'apprentissage machine est de plus en plus populaire et ses applications touchent la plupart des domaines de notre vie quotidienne. L'apprentissage machine est la science qui permet de prédire les résultats en faisant des inférences sur des modèles formés avec des données familières pour prédire les résultats dans des données inconnues. Ce projet propose l'approche de l'apprentissage automatique pour détecter et localiser des images en utilisant différents types de cancers dans le cadre d'un apprentissage approfondi. Le projet proposé implique le développement de l'interface utilisateur qui peut charger l'image en utilisant le bouton de téléchargement et ensuite afficher les résultats concernant le type, la présence et le type de cancer dans l'image. Cette approche utilise l'apprentissage machine supervisé pour former le modèle en utilisant des données connues et ensuite pour prédire les données inconnues des rayons cancéreux de 10 images qui sont alimentées en utilisant l'open 105. Pour le projet proposé, le modèle est formé à la détection des cancers des os, de la peau et des poumons grâce à l'apprentissage automatique et à l'interface utilisateur développée.
