کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This study evaluates the reliability of two deep learning models for skin cancer detection, focusing on their explainability and fairness. Using the HAM10000 dataset of dermatoscopic images, the research assesses two convolutional neural network architectures: a MobileNet-based model and a custom CNN model. Both models are evaluated for their ability to classify skin lesions into seven categories and to distinguish between dangerous and benign lesions. Explainability is assessed using Saliency Maps and Integrated Gradients, with results interpreted by a dermatologist. The study finds that both models generally highlight relevant features for most lesion types, although they struggle with certain classes like seborrheic keratoses and vascular lesions. Fairness is evaluated using the Equalized Odds metric across sex and skin tone groups. While both models demonstrate fairness across sex groups, they show significant disparities in false positive and false negative rates between light and dark skin tones. A Calibrated Equalized Odds postprocessing strategy is applied to mitigate these disparities, resulting in improved fairness, particularly in reducing false negative rate differences. The study concludes that while the models show promise in explainability, further development is needed to ensure fairness across different skin tones. These findings underscore the importance of rigorous evaluation of AI models in medical applications, particularly in diverse population groups.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این مطالعه قابلیت اطمینان دو مدل یادگیری عمیق برای تشخیص سرطان پوست را با تمرکز بر توضیح و انصاف آنها ارزیابی می کند.این تحقیق با استفاده از مجموعه داده HAM10000 از تصاویر درماتوسکوپی ، دو معماری شبکه عصبی حلقوی را ارزیابی می کند: یک مدل مبتنی بر Mobilenet و یک مدل CNN سفارشی.هر دو مدل به دلیل توانایی آنها در طبقه بندی ضایعات پوستی به هفت دسته و تمایز بین ضایعات خطرناک و خوش خیم ارزیابی می شوند.توضیح با استفاده از نقشه های شوری و شیب های یکپارچه ، با نتایج تفسیر شده توسط یک متخصص پوست ارزیابی می شود.این مطالعه نشان می دهد که هر دو مدل به طور کلی ویژگی های مربوطه را برای اکثر انواع ضایعه برجسته می کنند ، اگرچه با کلاسهای خاصی مانند کراتوزهای سبورئیک و ضایعات عروقی مبارزه می کنند.انصاف با استفاده از متریک شانس برابر در گروه های جنسی و تن پوست ارزیابی می شود.در حالی که هر دو مدل انصاف را در گروه های جنسی نشان می دهند ، آنها اختلافات قابل توجهی در میزان منفی کاذب مثبت و نادرست بین تن پوست نور و تیره نشان می دهند.برای کاهش این نابرابری ها ، یک استراتژی پس از پردازش احتمالی کالیبره شده اعمال می شود ، و در نتیجه انصاف بهبود یافته ، به ویژه در کاهش اختلافات منفی کاذب.این مطالعه نتیجه می گیرد که در حالی که مدل ها نوید را در توضیح پذیری نشان می دهند ، برای اطمینان از انصاف در رنگ های مختلف پوست ، توسعه بیشتری لازم است.این یافته ها بر اهمیت ارزیابی دقیق مدل های AI در کاربردهای پزشکی ، به ویژه در گروه های مختلف جمعیتی تأکید می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
