Hlavní navigace

Trpaslíkův blog

  • Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků - díl třetí

    Navazuji na předchozí dva články: Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků – díl první a Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků – díl druhý . ResNet50 Model Jedná se o jeden z nejúspěšnějších a také nejoblíbenějších modelů pro klasifikaci postavených na konvolučních vrstvách. Jeho autorům se podařilo vyřešit problém s degradací gradientu u modelů s hodně vrstvami. Jejich řešením je doplnění „zkratky“ pro data postupující sítí…
    15. 3. 2024 0:00
  • Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků - díl druhý

    Tímto článkem navazuji na předchozí: Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků – díl první . Model VGG16 Jedná se o jeden ze základních modelů pro klasifikaci obrázků založených na konvolučních vrstvách. Principem je postupné zmenšování plošných dimenzí a naopak rozšiřování velikosti vlastností. Názorné schéma modelu vypadá takto…
    8. 3. 2024 0:00
  • Rozpoznání zápalu plic z RTG snímků - díl první

    V tomto článku a několika následujících bych se rád podíval na problematiku klasifikace obrázků. Posouvám se tedy od jednorozměrných signálů, jak tomu bylo u EKG křivek, ke dvěma rozměrům v případně snímků. Jako téma jsem si vybral opět něco z oblasti zdravotnictví, a tím je rozpoznávání zápalu plic z rentgenových snímků. Důvodem je opět dostupnost vhodných dat pro experimentování. Zvolil jsem si velice oblíbenou datovou sadu poskytovanou na serveru Kaggle: Chest X-Ray Images (Pneumonia).
    1. 3. 2024 0:00
  • Posílení klasifikace EKG

    Název článku vypadá zvláštně, ale jeho cíl bude po krátkém vysvětlení asi zřejmý. V několika předchozích dílech povídání jsem se zabýval modely pro klasifikací elektrokardiografu (EKG) s využitím 1D a 2D konvolučních sítí. V tomto volně navazujícím článku si vyberu jeden z těchto modelů a pokusím se jeho výsledky vylepšit pomocí tzv. Ensemble Learning Methods.
    23. 2. 2024 0:00
  • Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) jako služba

    V tomto článku bych rád navázal na předchozí zabývající se klasifikací EKG signálů s využitím konvolučních neuronových sítí. Na problematiku bych se chtěl ale podívat poněkud z jiného úhlu. Dejme tomu, že již jsem spokojen s výsledky nějakého modelu a chtěl bych jej začít aktivně používat. Myslím to tak, že bych chtěl vytvořit nějakou webovou službu, do které se pošlou data EKG křivek, a výsledkem by bylo zařazení vzorku do klasifikačních tříd.
    16. 2. 2024 0:00
  • Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) - díl třetí a poslední

    Tento článek navazuje na předchozí: Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) – díl druhý. Kombinované modely Další oblastí, kterou bych chtěl ověřit, je kombinace výše vytvořených modelů pro samostatné vstupní datové sady do jednoho modelu. Nemá cenu to nějak blíže rozebírat, rovnou do toho …
    9. 2. 2024 0:00
  • Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) - díl druhý

    Tento článek navazuje na předchozí: Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) – díl první. Modelování samostatných datových sad Co ode mně můžete v této kapitole očekávat? Nejdříve se budu zabývat modely pro každou vstupní sadu (X, Y a S) samostatně. V případě datové sady X to budou plně propojené neuronové vrstvy. U datové sady Y, jak již vyplývá z podstaty EKG křivek, to budou 1D konvoluční sítě. No a v případě datové sady S pak oddělené 2D konvoluční vrstvy pro každý svod zvláště.
    2. 2. 2024 0:00
  • Klasifikace Elektrokardiogramu (EKG) - díl první

    Po delší době jsem se vrátil k problému klasifikace EKG křivek s využitím konvoluční neuronové sítě. Tentokrát ovšem na jiné datové sadě, a budu se pokoušet o poněkud odlišný pohled než v předchozím příspěvku Klasifikace EKG křivek – výlet do světa neuronových sítí . Jedním z prvních problémů, na které člověk narazí při vytváření modelu je, kde vzít nějaká rozumná data. Modely budu vytvářet v prostředí Kaggle, proto jsem nejdříve zamířil do dat poskytovaných na tomto serveru.
    26. 1. 2024 0:00
  • Klasifikace EKG křivek - výlet do světa neuronových sítí

    Tak jsem si jednou řekl, že by nebylo špatné se procvičit v návrhu a využítí neuronových sítí. A nejlépe se to dělá, pokud si člověk vybere nějaký reálný problém. Takto řečeno je to hodně široký pojem. Co by to ale mělo být? Chtěl jsem si vyzkoušet nějaký klasický klasifikační problém, tedy něco v oblasti supervised learning. Navíc jsem se chtěl podívat na to, jak si neuronová síť poradí s extrakcí vlastností ze surových dat…
    13. 5. 2022 0:00
  • Detekce anomálií v auditních záznamech - časové řady

    V předchozím díle jsem se pokusil z velkého množství auditních záznamů vybrat takové, které se od ostatních významým způsobem odlišují, a mohou být tedy považované za anomálie. Zda taková anomálie znamená poruchu systému nebo jeho zneužití, to prozatím ponechme stranou. Při vyhledávání anomálií jsem se zaměřil na obsah (vlastnosti) každého záznamu samostatně.
    18. 3. 2022 0:00