Математика және математикалық модельдеу институты

«Analysis and Applied Mathematics» Апталық онлайн семинар 39

$image.png$

Күні: Сейсенбі, 14 қаңтар 2025 жыл

Уақыты: 14.00-15.00 (Стамбул) = 12.00-13.00 (Гент) = 16.00-17.00 (Алматы)

Zoom сілтемесі: https://us02web.zoom.us/j/6678270445?pwd=SFNmQUIvT0tRaHlDaVYrN3l5bzJVQT09

Конференция идентификаторы: 667 827 0445, Кіру коды: 1

Баяндамашы: Әл-Хусейн Базил Ясин Әл-Халлауи

Жақын Шығыс университеті, Никосия, Солтүстік Кипр

Тақырыбы: Атопиялық және себореялық дерматитті жіктеуге арналған терең оқыту модельдерінің кешені

Абстракт: Атопиялық дерматит (АД) және себореялық дерматит (СД) – ішкі дерматит ретінде жіктелетін екі көп факторлы тері ауруы, олардың әрқайсысы әртүрлі клиникалық, эпидемиологиялық және патологиялық сипаттамаларды көрсетеді. Дегенмен, олардың ұқсас көрінісі зақымдану кескіндерін пайдаланып автоматты жіктеуде айтарлықтай қиындық тудырады. Бұл зерттеуде біз бұл мәселені шешу үшін кеңейтілген терең оқыту модельдері мен машиналық оқыту алгоритмдерін қолдандық. Біз 2015 жылы енгізілген, кескіндерді жіктеудің сенімді өнімділігімен танымал Google InceptionV3 бағдарламасын, сондай-ақ деректер жиынтығымыз үшін арнайы жасалған арнайы Конволюциялық нейрондық желіні (Convolutional Neural Network (CNN)) қолдандық. Microsoft Research Asia компаниясы 2016 жылы әзірлеген жоғары тиімді модель ResNet50, сондай-ақ DenseNet (2017 жылы Оксфорд университеті енгізген) және MobileNet (2017 жылы Google енгізген) қолданылды. Модельдердің өнімділігін бағалау үшін дәлдік, сезімталдық, ерекшелік және F-балы сияқты көрсеткіштер есептелді. Модельдердің анықтау дәлдігі келесідей болды: InceptionV3, ResNet50 және DenseNet біріктіретін ансамбльдік модель үшін 95,49%; InceptionV3 және ResNet50 біріктіретін ансамбльдік модель үшін 93,61%; InceptionV3 үшін 91,21%; MobileNet үшін 81,90%; DenseNet үшін 80,50%; және Конволюциялық нейрондық желі (Convolutional Neural Network (CNN)) үшін 70,35%. Бағдарламаны орналастыру үшін Streamlit пайдаланылды, бұл кескіндерді жіктеу процесін жеңілдету үшін интерактивті пайдаланушы интерфейсін қамтамасыз етті.

Өмірбаян:

Әл-Хуссейн Әл-Халави - Таяу Шығыс университетінің жасанды интеллект кафедрасының магистранты. Ол 2022 жылы Таяу Шығыс университетінің бағдарламалық жасақтама инженериясы кафедрасының бакалавр дәрежесін алды. Оның зерттеулері машиналық оқыту, терең оқыту, кескіндерді өңдеу және деректерді талдау сияқты озық салаларға бағытталған. Ол модель нәтижелерін біріктіретін веб-негізделген шешімдерді әзірлеуде ерекше шебер. Жақында ол 7-ші Халықаралық талдау және қолданбалы математика конференциясына (ICAAM2024) «Тұтынушының жеке басын талдауға арналған бақылаусыз және бақыланатын машиналық оқыту әдістері» атты зерттеу мақаласын ұсынды.

Алдағы баяндамалар мен абстрактыларды біздің веб-сайтымыздан таба аласыз

https://sites.google.com/view/aam-seminars

Математикалық журнал

«Analysis and Applied Mathematics» Апталық онлайн семинар 39

Жаңалықтар