# Applicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
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Il modello swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-skin-cancer che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-skin-cancer è stato ottenuto addestrandolo in 1,5 ore su Google Colab dopo avere importato le foto dei tumori della pelle da qui : https://www.kaggle.com/datasets/kmader/skin-cancer-mnist-ham10000 . Il modello è in grado di predire i tumori della pelle con un'accuratezza del 72,75% . Le possibili malattie classificate sono in inglese: 'Actinic-keratoses', 'Basal-cell-carcinoma', 'Benign-keratosis-like-lesions', 'Dermatofibroma', 'Melanocytic-nevi', 'Melanoma', 'Vascular-lesions' .
Ci sono 3 possibilità per utilizzarlo valutando se la pelle è malata oppure no :
1) Collegarsi con la pagina del modello https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-skin-cancer , cliccare su "Drag image here or click to browse from your device" e caricare la fotografia della pelle malata . Si otterrà una previsione della malattia con la relativa accuratezza che va dall'1% al 100% .
2) Creare su Colab un nuovo file e incollare il seguente codice :
Caricare la fotografia della pelle malata sul server tramite il seguente codice:
Se la foto si chiama foto_della_pelle.jpg utilizzare il seguente codice per visualizzare la foto:
Per ottenere la diagnosi della malattia digitare :
con il risultato e la relativa accuratezza.
3) Invece di caricare la foto sul server di Colab si può importarla direttamente dal web con :

## Link esterni

* Esempio di notebook Colab per la classificazione delle immagini