A radiologia é uma área que depende significativamente da experiência de profissionais altamente qualificados. Os radiologistas analisam imagens médicas para diagnosticar e monitorar uma série de condições, desde fraturas simples até doenças complexas, como o câncer. No entanto, com o aumento das imagens médicas e a necessidade urgente de diagnósticos rápidos e precisos, os radiologistas estão sob uma enorme pressão. É aqui que entra a inteligência artificial (IA), transformando o campo ao melhorar as capacidades humanas. Ao final deste artigo, você terá criado seu próprio modelo de classificador de imagens para auxiliar na detecção de pneumonia em imagens médicas.  Etapa 1: configurando seu ambiente  Antes de mergulhar na codificação, precisamos garantir que nosso ambiente esteja pronto. Começaremos instalando as bibliotecas necessárias:   %pip install --upgrade tensorflow keras numpy pandas sklearn pillow  Essas bibliotecas são essenciais para construir e treinar nosso modelo:    e   para criação e treinamento de redes neurais. tensorflow keras    para operações numéricas. numpy    para manipulação de dados. pandas    para pré-processamento de dados. sklearn    para processamento de imagens. pillow  Passo 2: Importando Bibliotecas  Com as bibliotecas instaladas, vamos importá-las:   import os from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPool2D, Flatten from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import numpy as np  Começamos importando diversas bibliotecas e módulos essenciais necessários para construir e treinar um modelo de rede neural para tarefas de processamento de imagens. Usaremos o TensorFlow e seus submódulos para criar e gerenciar nossos modelos de aprendizado profundo. Especificamente, importaremos Keras para usar como nossa API de alto nível, Sequential para construir uma pilha linear de camadas e módulos como Dense, Conv2D, MaxPool2D e Flatten para construir e configurar várias camadas de rede neural. Além disso, ImageDataGenerator nos ajudará a aumentar nossos dados de imagem, aumentando a capacidade de generalização do modelo. Por último, importaremos numpy pelo seu suporte a operações numéricas, particularmente útil para lidar com arrays e executar funções matemáticas.  Etapa 3: Preparando os Dados  Nosso radiologista de IA precisa de dados para aprender. Usaremos o ImageDataGenerator para carregar e aumentar nossos dados de treinamento e validação: para baixar os dados, usaremos nosso amigo de dados de código aberto Kaggle, baixe o conjunto de dados rotulado no   aqui. link  No contexto da aprendizagem supervisionada aqui, o conjunto de dados rotulado será a verdade básica que o modelo de aprendizagem de máquina deve prever.   trdata = ImageDataGenerator() traindata = trdata.flow_from_directory(directory="data-task1/train", target_size=(224, 224)) tsdata = ImageDataGenerator() testdata = tsdata.flow_from_directory(directory="data-task1/val", target_size=(224, 224))  Este trecho de código configura geradores de dados para nossos conjuntos de dados de treinamento e validação. As imagens são redimensionadas para 224x224 pixels, o tamanho de entrada padrão para o modelo VGG16.   Etapa 4: Construindo o Modelo VGG16  Agora vem a parte divertida: construir o modelo VGG16. VGG16 é uma arquitetura popular de rede neural convolucional (CNN), conhecida por sua simplicidade e eficácia graças à sua arquitetura exclusiva construída principalmente em 13 camadas convolucionais e 3 camadas totalmente conectadas. O que diferencia o VGG16 é o uso de pequenos filtros convolucionais 3x3 em uma rede profunda. Este design captura padrões intrincados em imagens, garantindo eficiência computacional. Veja como o criamos:   model = Sequential() model.add(Conv2D(input_shape=(224,224,3), filters=64, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=4096, activation="relu")) model.add(Dense(units=4096, activation="relu")) model.add(Dense(units=2, activation="softmax")) model.summary()  Vamos decompô-lo:    são camadas convolucionais que aprendem a detectar recursos como bordas e texturas. Camadas Conv2D:    Reduzem as dimensões espaciais, mantendo características importantes. Camadas MaxPool2D:    converte os mapas de recursos 2D em um vetor 1D. Camada nivelada:    são camadas totalmente conectadas para classificação. Camadas densas:  Etapa 5: Compilando o Modelo  Com nossa arquitetura de modelo definida, precisamos compilá-la:   opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss=keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['accuracy'])  Aqui, usamos o otimizador Adam com uma taxa de aprendizado de 0,001 e entropia cruzada binária como nossa função de perda, adequada para tarefas de classificação binária. vamos analisar os prós e os contras dessas escolhas:   Componente   Vantagens   Desvantagens   Adam Otimizador  1. Taxas de aprendizagem adaptativas 2. Funciona bem com configurações padrão.  Potencial para overfitting com modelos complexos.   Perda de entropia cruzada binária  Ideal para classificação binária  não é muito compatível com minha função de ativação da camada de saída, por quê? (deixe nos comentários!)  Sinta-se à vontade para experimentar diferentes otimizadores, taxas de aprendizado e funções de perda, pois essa é uma ótima maneira de ganhar experiência.  Etapa 6: treinar o modelo  É hora de treinar nosso radiologista de IA! Configuramos retornos de chamada para salvar o melhor modelo e parar antecipadamente se a precisão da validação parar de melhorar:   from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping checkpoint = ModelCheckpoint("vgg16_1.h5", monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=False, mode='auto', period=1) early = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', min_delta=0, patience=20, verbose=1, mode='auto') hist = model.fit_generator(steps_per_epoch=20, generator=traindata, validation_data=testdata, validation_steps=10, epochs=10, callbacks=[checkpoint, early])    salva o melhor modelo com base na precisão da validação. ModelCheckpoint:    Interrompe o treinamento se o desempenho do modelo não melhorar por um número especificado de épocas.  EarlyStopping:  Etapa 7: Visualizando o Progresso do Treinamento  Para ver como está o desempenho do nosso modelo, podemos representar graficamente a perda e a precisão do treinamento e validação:   import matplotlib.pyplot as plt # Training loss plt.plot(hist.history['loss']) plt.legend(['Training']) plt.title('Training loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.show() # Validation loss plt.plot(hist.history['val_loss']) plt.legend(['Validation']) plt.title('Validation loss') plt.ylabel('validation loss') plt.xlabel('epoch') plt.show() # Training and validation accuracy plt.plot(hist.history['accuracy']) plt.plot(hist.history['val_accuracy']) plt.legend(['Training', 'Validation']) plt.title('Training & Validation accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show()  Esses gráficos nos ajudarão a entender quão bem nosso modelo está aprendendo e se ele está sobreajustado ou insuficiente.  Etapa 8: fazer previsões  Após o treinamento, nosso radiologista de IA está pronto para fazer previsões. Veja como você pode carregar uma imagem e obter a previsão do modelo:   from tensorflow.keras.preprocessing import image # Load and preprocess image img_path = 'path_to_your_image.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) img_array = image.img_to_array(img) img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) # Create batch axis # Make prediction prediction = model.predict(img_array) print('Prediction:', prediction)  Etapa 9: ajuste fino e experimentação  Construir um radiologista de IA é apenas o começo. Aqui estão algumas dicas para ajustar e melhorar seu modelo:    Aumente a variedade de seus dados de treinamento com técnicas como rotação, inversão e zoom. Aumento de dados:    use modelos pré-treinados como VGG16 como ponto de partida e ajuste-os em seu conjunto de dados específico. Aprendizagem por transferência:    experimente diferentes taxas de aprendizado, tamanhos de lote e otimizadores para encontrar a melhor combinação.  Ajuste de hiperparâmetros:  Conclusão  Uau, trabalho incrível! 🎉 Você criou um modelo que pode analisar imagens médicas e fazer previsões – que grande conquista médica! :) Ao mergulhar profundamente nas complexidades das arquiteturas de redes neurais, você viu o quão impactante um modelo de IA bem ajustado pode ser. Continue ultrapassando limites, experimentando e, o mais importante, aproveite cada momento de trabalho com seus projetos de IA!

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