# Applicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite

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
Modifica il sommario
Il modello autotrain-chest-xray-demo-1677859324 che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/juliensimon/autotrain-chest-xray-demo-1677859324 è stato ottenuto tramite Autotrain, funzionalità di Hugging Face per il deep learning , in cui fornendo semplicemente le cartelle delle foto di radiografie di polmoni sani e malati, prelevate da kaggle, è stato addestrato in automatico un modello previsionale che nel caso specifico fornisce un'accuratezza del 93,4% .
Ci sono 3 possibilità per utilizzarlo valutando se i polmoni sono malati oppure no :
1) Collegarsi con la pagina del modello https://huggingface.co/juliensimon/autotrain-chest-xray-demo-1677859324 , cliccare su "Drag image here or click to browse from your device" e caricare la fotografia della radiografia dei polmoni . Si otterrà una previsione della polmonite 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 radiografia sul server tramite il seguente codice:
Utilizzando la foto di Wikimedia Commons 800px-Chest_radiograph_in_influensa_and_H_influenzae,_posteroanterior,_annotated.jpg si può utilizzare il seguente codice per la sua visualizzazione:
Per ottenere la diagnosi della polmonite o di polmoni sani digitare :
con il seguente risultato :
Quindi nel caso specifico si tratta di una polmonite con un'accuratezza del 99,54% .
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