Как научиться рентгеновскому зрению

Как развить рентгеновское зрение?

Рентгеновское зрение – это тема, которая сегодня привлекает к себе большое внимание. Ею интересуются не только целители и экстрасенсы, но и вполне обычные люди. В настоящий момент много внимания уделяется вопросу саморазвития и влияния мыслей на собственную жизнь. Рентгеновское или инфракрасное зрение подразумевает под собой развитие сверхспособностей, умение видеть ситуации под другим углом зрения. Альтернативный взгляд на повседневные события помогает справиться с многочисленными трудностями, преодолеть страхи и сомнения.

Обучение рентгеновскому зрению в большинстве случаев происходит самостоятельно. Просто в какой-то момент человек чувствует в себе потребность перейти грань нормального в привычном понимании, ощущает в себе сильную необходимость саморазвития. Иногда рентгеновское зрение приходит к человеку еще в детском возрасте. В таком случае ребенок просто вынужден расти с этими незаурядными способностями и не всегда знает, где их можно правильно применить. К тому же обладатели экстрасенсорных навыков часто сталкиваются с непониманием со стороны окружающих.

Целительский дар

Рентгеновское зрение – это показатель высокого развития личности. Дар целительства имеет далеко не каждый человек. Первое, что отличает экстрасенса от других – умение созерцать невидимое. Ему достаточно просто на несколько секунд сосредоточить взгляд на человеке, чтобы определить не только сам недуг, но и его причину. Подлинный целитель видит в совершенстве состояние внутренних органов пациента, его душевное состояние. К экстрасенсам люди обращаются обычно тогда, когда хотят лучше разобраться в истоках своих недомоганий или кардинально изменить свою жизнь.

Холодинамическое направление

Оно подразумевает под собой движение к целому, стремление человека обрести свободу действий, стать завершенным, открытым. Холодинамика представляет собой отдельное направление в трансперсональной психологии. Она направлена на развитие личности, на то, чтобы начать ощущать себя счастливым и самодостаточным человеком. Холодинамическое направление подразумевает под собой овладение в той или иной степени рентгеновским зрением. Зачем это нужно? Только альтернативное мышление может в полной мере охватить изменения, происходящие на тонком энергетическом уровне. Ментальность требует к себе осторожного и грамотного отношения.

Большинство целителей в настоящий момент стараются освоить холодинамику и начинают активно ее практиковать, подтверждая мысль, что человек должен развиваться всесторонне: не только физически, умственно, но еще и духовно.

Можно ли развить сверхвидение?

Зачастую люди, не имеющие никакого отношения к экстрасенсорной деятельности, интересуются этим вопросом. Как развить альтернативное зрение? Обязательно ли для этого посещать какие-то курсы или можно воспользоваться собственными резервами? На что следует обратить особенное внимание, приступая к изучению данного вопроса?

Развитие рентгеновского зрения возможно только тогда, когда для этого приложено множество усилий и стараний. Однако, начиная заниматься изучением сверхвидения, важно постоянно работать над собой на тонком плане. Эти вещи сильно взаимосвязаны, и если человек деградирует, а не развивается, то он и не сможет расширять свои возможности. Чем больше личность работает над собственными недостатками, стремится выйти на понимание глубокой сути вещей, тем больше внутренней силы он сможет накопить внутри себя.

Молитва

Обращение к высшему источнику позволяет очиститься от любых негативных эмоций. Для того, чтобы развить у себя альтернативное зрение, нужно в корне менять мышление. Начинать следует всегда с внутреннего очищения, которое поможет прийти к духовному возрастанию. Молитва помогает воспитать в себе такие качества характера как смирение, спокойствие, уверенность в себе, справиться с обидой и отчаянием, побороть гнев и злость на окружающих, когда они не соответствуют нашим ожиданиям. Чем дольше человек практикует, тем лучше у него это получается.

Следует отметить, что для закрепления лучшего результата молиться надо ежедневно, по два-три раза в день. Только так эффект будет заметен спустя некоторое время. Начитывая конкретные молитвы, мы укрепляем свою ауру, делаем ее более сильной и неуязвимой перед натиском негативных впечатлений.

Йога и релаксация

Эти направления в саморазвитии помогают добиться гармонии с собственным телом, сделать его более гибким. Тот, кто на высоком уровне владеет приемами релаксации, занимается йогой, гораздо меньше страдает от любых жизненных неурядиц. Такой человек перестает накапливать в себе негатив, а концентрируется на по-настоящему важных вещах: умении управлять собственными эмоциями, искусстве расслабления. При этом воспитывается сила духа, умение расслабляться в нужный момент для того, чтобы сохранять энергию.

Медитация

Это методика, к которой на сегодняшний момент проявляет неподдельный интерес все больше людей. Медитация позволяет достичь внутреннего равновесия, обрести согласие с собой, начать мыслить масштабно и позитивно. Гармония с собой – очень важное достижение для развития альтернативного зрения. К сожалению, мышление человека меняется не так быстро, как хотелось бы. Могут понадобиться годы для того, чтобы полностью освоить эту технику, прийти в состояние великой целостности. Медитация, несомненно, открывает перед личностью новые возможности. Постепенно начнет высвобождаться большое количество энергии, которую разумно было бы потратить на укрепление своего душевного состояния.

Многие люди совершают распространенную ошибку. Они стремятся тут же начать передавать эти знания другим, что-то доказывать окружающим. Нет, вначале необходимо напитать себя целительной энергией, освободиться от всяческого негатива. Только когда вы достигните подлинного состояния целостности, можно будет щедро делиться знаниями с окружающими. Пока навыки находятся только на уровне информации, вы ими не владеете, а значит, не сможете научить других.

Чистота помыслов

Развитию альтернативного видения очень помогает открытое сознание. Это значит, что человек должен научиться находиться в таком состоянии, когда он принимает только позитивное в свою жизнь. Здесь целесообразно мысленно установить своеобразный «фильтр», который будет препятствовать прохождению всего негативного в вашу жизнь. Чем сильнее личность концентрируется на проблемах, тем больше энергии теряет.

Как научиться рентгеновскому зрению? Нужно обязательно обращать внимание на собственные мысли и чувства. Состояние гнева, злости или отчаяния никак не способствует чистоте сознания. Чтобы держать «третий глаз» открытым, нужно вовремя освобождаться от любых негативных установок. Если они только проникнут в сознание, придется какое-то время снова работать над собой, чтобы освободиться, достичь нейтрального состояния.

Гармония с собой

Для достижения лучшего результата нужно стараться жить в равновесии со своим внутренним существом. Что это значит? Гармония с собой способна привести человека в состояние целостности, помочь ему развиваться и поддерживать себя в отличном расположении духа постоянно. В противном случае можно очень быстро потерять все, чему вы научились. Гармония с собой позволяет поддерживать силу духа, не утрачивать ее со временем. В этом случае негативные ситуации, которые приходят в жизнь, не будут так сильно травмировать и заставлять чувствовать себя неудачником. В самом деле, невозможно раз и навсегда обрести рентгеновское зрение, операции на физическом уровне здесь не предусмотрено. Необходимо каждый день хотя бы понемногу уделять время саморазвитию.

Визуализация

Это очень мощный процесс, который дает большое количество энергии. К великому сожалению, большинство людей до сих пор не научилось им пользоваться. Многим кажется, что если они начнут каждодневно погружаться в такое упражнение, то просто замечтаются, потеряют контроль над собственной жизнью. В действительности все обстоит с точностью до наоборот. Чем больше человек визуализирует, тем сильнее он притягивает в свою жизнь желаемый результат. Необходимо не просто пытаться представлять себе идеальный вариант развития событий, а делать это с любовью, с трепетным отношением к собственной личности. Никогда даже в мыслях не унижайте и не обижайте себя. Иначе это же станут делать и окружающие. Чтобы знать, как развить рентгеновское зрение, необходимо научиться четко понимать, чего вы лично хотите достичь в жизни. Пока человек находится в постоянных сомнениях, он не может достичь внутреннего равновесия. Стать счастливым на самом деле просто. Нужно полюбить самого себя, приняв собственные недостатки и достоинства. Развитый «третий глаз» в таком случае пойдет во благо, принесет множество позитивных эмоций.

Протянутая рука

Прежде чем стремиться к обретению альтернативного зрения, нужно понимать, зачем вам это нужно. Если есть желание помогать окружающим – прекрасно. Значит, человек почувствует в себе внутренние силы, которые захочет потратить на саморазвитие и самосовершенствование. Необходимо всегда иметь наготове протянутую руку, готовую оказать помощь. Подобное отношение к жизни обязательно будет рано или поздно вознаграждено. Главное, что следует уяснить: необходимо стремиться делать добро бескорыстно, не ожидая получить взамен нечто подобное. В этом случае внутренняя сила личности будет крепнуть постоянно.

Таким образом, развить рентгеновское зрение у человека вполне возможно при условии, что он сам к этому стремится. Внутренние ресурсы личности таковы, что мы должны их совершенствовать. Только в этом случае можно вести речь о раскрытии некоторых сверхспособностей, которые изменят жизнь.

Рентгеновское зрение: взгляд в космос

Области науки	Астрономия
Сложность
Требуемое время	Среднее (6-10 дней)
Предварительные требования	Нет
Наличие материалов	Для этого научного проекта требуется компьютер с доступом в Интернет.
Стоимость	Очень низкий (менее 20 долларов США)
Безопасность	Нет проблем

Абстрактные

Вы когда-нибудь видели удивительные цветные изображения объектов в космосе, таких как звезды или даже целые галактики? Некоторые из этих изображений были первоначально получены с помощью форм излучения, которые человеческий глаз не может видеть, например, рентгеновских лучей . Чтобы создать красивые картинки, которые вы видите в новостях или в Интернете, ученые должны использовать программу редактирования изображений, чтобы добавить к ним цвет.В этом научном проекте по астрономии вы будете использовать необработанные рентгеновские данные с телескопа НАСА Chandra X-ray Observatory, чтобы создавать удивительные цветные изображения объектов в космосе.

Объектив

Узнайте о том, как и почему НАСА использует рентгеновские снимки в искусственных цветах; затем выполните ту же процедуру, чтобы создать свои собственные изображения и сравнить их с изображениями НАСА.

Поделитесь своей историей с друзьями по науке!

Да, Я сделал этот проект! Пожалуйста, войдите в систему (или создайте бесплатную учетную запись), чтобы сообщить нам, как все прошло.

Планируете ли вы сделать проект от Science Buddies?

Вернитесь и расскажите нам о своем проекте, используя ссылку «Я сделал этот проект» для выбранного вами проекта.

Вы найдете ссылку «Я сделал этот проект» на каждом проекте на веб-сайте Science Buddies, так что не забудьте поделиться своей историей!

Кредиты

Бен Финио, доктор философии, приятели науки

Цитируйте эту страницу

Здесь представлена общая информация о цитировании.Обязательно проверьте форматирование, включая использование заглавных букв, для метода, который вы используете, и обновите цитату по мере необходимости.

MLA Стиль

Сотрудники Science Buddies. «Рентгеновское зрение: видение в космос». Друзья науки , 23 июня 2020, https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/project-ideas/Astro_p040/astronomy/x-ray-vision-seeing-into-space. Доступ 13 сентября 2020 г.

APA Style

Сотрудники Science Buddies.(2020, 23 июня). Рентгеновское зрение: взгляд в космос. Полученное из https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/project-ideas/Astro_p040/astronomy/x-ray-vision-seeing-into-space

Дата последнего редактирования: 2020-06-23

Введение

Вы когда-нибудь смотрели на ночное небо и видели сотни, если не тысячи звезд? Или представили, что видите вблизи фантастические объекты, такие как сверхновые звезды, черные дыры или даже целые галактики? Возможно, вы не сможете увидеть их невооруженным глазом, но мощные телескопы позволяют нам видеть глубоко в космосе и обнаруживать объекты, которые невероятно далеки.

Вы можете видеть звезды, потому что они излучают видимого света , но видимый свет - это всего лишь один из видов электромагнитного излучения . Люди могут на самом деле видеть только - очень маленькую часть электромагнитного спектра , которая включает другие типы излучения, такие как радиоволны и рентгеновские лучи (рис. 1). Электромагнитное излучение состоит из волн излучения с определенной длиной волны . Волна с более короткой длиной волны имеет более высокую частоту .Высокочастотные волны обладают большей энергией, поэтому очень горячие объекты, как правило, испускают высокоэнергетическое (и, следовательно, высокочастотное) излучение, например рентгеновские лучи.

Схема электромагнитного спектра с объектами, показывающая относительный масштаб электромагнитных волн. Радиоволны имеют самые длинные волны (в масштабе высотных зданий), а гамма-лучи имеют самые короткие длины волн (в масштабе ширины атомных ядер). Объекты, излучающие более длинные волны, такие как радио или микроволны, чрезвычайно холодны (1 Кельвин), а объекты, излучающие более короткие волны, такие как гамма-лучи, имеют температуру, превышающую десять миллионов Кельвинов.

Рисунок 1. На этой диаграмме электромагнитного спектра показаны длины волн и частоты различных типов излучения, а также температура объектов, которые их излучают. Помните, что человеческий глаз может видеть только видимый свет, который составляет очень небольшую часть всего электромагнитного спектра. Обратите внимание, что «K» означает Кельвин, , единица измерения температуры (пользователь Wikimedia Commons Inductiveload, 2007).

Оказывается, звезды не просто излучают видимый свет; они также испускают другие виды излучения.Таким образом, такие организации, как Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА), используют мощные телескопы, которые могут «видеть» другие типы излучения и обнаруживать объекты, которые находятся слишком далеко, чтобы их мог увидеть невооруженный глаз. Это помогает ученым больше узнать о формировании нашей Вселенной.

Этот научный астрономический проект будет посвящен одному из таких телескопов, рентгеновской обсерватории Чандра , спутнику, который в настоящее время (по состоянию на 2013 год) вращается вокруг Земли. Этот спутник может делать рентгеновские снимки далеких объектов в космосе.Как показано на рисунке 1, объекты, излучающие рентгеновские лучи, обычно очень горячие, поэтому наблюдение за рентгеновскими лучами может дать ученым информацию об очень горячих, энергичных объектах в космосе, таких как сверхновых (взрывающиеся звезды), туманностей (огромные облака пыли и газа в космосе), и даже области около черных дыр . Мы не смогли бы узнать столько об этих объектах, если бы мы только смотрели на них в видимом свете.

На рис. 2 показаны два изображения, полученные с помощью рентгеновской обсерватории Чандра.Но подождите минутку; вы только что узнали, что на самом деле мы не можем видеть рентгеновских лучей, так откуда же взялись цветные изображения на рисунке 2? Обсерватория Чандра работает как цифровая камера, но записывает рентгеновские лучи вместо видимого света. Цифровые камеры записывают числа, соответствующие интенсивности красного, зеленого и синего (RGB) света. Красный, зеленый и синий свет имеют немного разные длины волн в «видимой» части электромагнитного спектра. Красный свет имеет самую низкую частоту, поэтому он имеет самую низкую энергию, синий свет имеет самую высокую частоту (и, следовательно, самую высокую энергию), а зеленый находится посередине.Точно так же Чандра записывает число для рентгеновских лучей низкой, средней и высокой энергии, но эти рентгеновские лучи не имеют «цвета», потому что мы не можем их видеть. Итак, ученые НАСА используют программу редактирования фотографий для создания изображения в искусственных цветах путем присвоения цвета каждому диапазону энергии рентгеновского излучения. Ученые НАСА обычно относят красный к низкой энергии, зеленый к средней энергии и синий к высокой энергии (соответствует видимому свету, также называемому масштабированием ). Фотографии, которые вы видите на Рисунке 2, являются конечным результатом этого процесса.

Рисунок 2. Два искусственно окрашенных изображения, сделанные рентгеновской обсерваторией Чандра. (Слева) Центавр A, соседняя галактика со сверхмассивной черной дырой в центре. (Справа) SN 1006, остатки сверхновой.

Но как именно этот процесс выглядел с самого начала? Это то, что вы узнаете в этом научном проекте. На рисунке 3 показаны исходные рентгеновские изображения сверхновой Кассиопеи А. в диапазонах низких, средних и высоких энергий.Обратите внимание, что фотографии являются черно-белыми (называются изображением в оттенках серого ), потому что цвет еще не добавлен. Яркие области соответствуют тому месту, где были обнаружены рентгеновские лучи в этой энергетической полосе, а черные области соответствуют тем, где рентгеновские лучи в этой энергетической полосе не были обнаружены.

Рисунок 3. Необработанные рентгеновские данные сверхновой Кассиопеи А., полученные телескопом Чандра, в диапазонах низких, средних и высоких энергий.

Вы, наверное, заметили, что изображения на Рисунке 3 выглядят очень темными по сравнению с изображениями на Рисунке 2.Это можно исправить, отрегулировав уровней изображений с помощью программного обеспечения для редактирования изображений. Это , а не , как просто регулировка яркости изображения; он позволяет осветлить одни области изображения, оставив другие темными (или наоборот). Вы узнаете больше об этом процессе в Процедуре.

Рисунок 4. Исходные файлы с рис. 3 после корректировки уровней. Формы и детали каждого изображения теперь намного четче.

Теперь изображения на Рисунке 4 намного четче, но они по-прежнему черно-белые. Следующий шаг - раскрасить изображений в оттенках серого, назначив каждому из них один цвет, как показано на рисунке 5.

Рисунок 5. Каждое отдельное изображение в градациях серого раскрашено; с красным, зеленым и синим, представляющими полосы низких, средних и высоких энергий соответственно.

Наконец, три раскрашенных изображения объединяются в одно изображение RGB.Это позволяет нам видеть различные области интенсивности рентгеновского излучения в одном объекте, как показано на Рисунок 6.

Рисунок 6. Объединение красного, зеленого и синего изображений показывает относительную интенсивность рентгеновских лучей низкой, средней и высокой энергии на одном изображении.

Окончательное цветное изображение может проинформировать ученых о том, что происходит. В данном конкретном случае от первоначального взрыва возникает высокоэнергетическая взрывная волна (показана синим цветом), которая горячее, чем оставшиеся газы (красный и зеленый).Области с несколькими типами рентгеновских лучей отображаются другим цветом, например желтым или пурпурным. Обратите внимание, что весь процесс редактирования изображения может быть несколько субъективным; например, ученый мог намеренно выделить ярко-синие области, но сделать красные области очень тусклыми, на случай, если он или она особенно интересовались рентгеновским излучением очень высокой энергии. Итак, начиная с одних и тех же исходных файлов, два разных человека могут получить совершенно разные конечные изображения.

Вы можете узнать больше о том, что означает рентгеновское излучение для различных тел, из Полевого руководства по рентгеновской астрономии Chandra (см. Библиографию), но вот несколько примеров:

Молодые звезды обычно ярче в рентгеновских лучах, чем звезды среднего возраста.
Звезды имеют тенденцию формироваться в скопления, поэтому рентгеновское излучение галактик может рассказать ученым об областях звездообразования в этой галактике.
Рентгеновские лучи могут образовываться, когда материя засасывается очень плотными объектами, такими как белые карлики, нейтронные звезды и черные дыры.
Сверхновые звезды создают ударные волны и чрезвычайно горячие облака газа, излучающие рентгеновские лучи.

В этом научном астрономическом проекте вы выберете набор необработанных рентгеновских данных с веб-сайта Chandra.Основываясь на ваших фоновых исследованиях и на том, что вы видите на официальных раскрашенных изображениях объекта НАСА, вы сможете предсказать, что вы сможете увидеть, манипулируя необработанными рентгеновскими данными, и что окончательное изображение должно рассказать вам об объекте.

Термины и понятия

Телескоп
Электромагнитное излучение
Электромагнитный спектр
Рентгеновский снимок
Длина волны
Частота
Рентгеновская обсерватория Чандра
Сверхновая
Туманность
Черная дыра
Фальшивое изображение

Вопросы

Что такое электромагнитный спектр? Какую его часть могут видеть люди?
Как изображения в искусственных цветах используются для представления рентгеновских данных?
Какие типы астрономических тел (звезды, сверхновые и т. Д.)?) что излучают рентгеновские лучи?
Что рентгеновское излучение этих тел говорит ученым?

Лента новостей по этой теме

Примечание: Компьютерный алгоритм сопоставления предлагает указанные выше статьи. Это не так умно, как вы, и иногда может давать юмористические, смешные или даже раздражающие результаты! Узнать больше о ленте новостей .

Классификация рентгеновских изображений: легкий путь | автор: Аманда Ву

Набор данных - это набор данных. Это очень важная часть, которую нужно сделать правильно, поскольку она служит фундаментом, на котором будет построена ваша модель. Если этого нет в данных, модель не узнает того, чего она не знает. Для обучения модели машинного обучения необходим высококачественный набор данных, поскольку данные определяют поведение и производительность модели.

Данные определяют модель

Наличие большого количества данных само по себе не означает наличие высококачественного набора данных.Все сводится к «правильным данным». Это означает, что данные должны:

Отражать реальные примеры
Захватить все примеры вариаций / сценариев, с которыми может столкнуться модель - обычных, редких и всего промежуточного.
Будьте разнообразны в своих примерах (например, не просто делайте фотографии собак со снегом на заднем плане, потому что модель, вероятно, будет связывать снежный фон с собаками, но на самом деле мы хотим, чтобы модель обнаруживала собак, а не снег)
Будьте сбалансированы - Если у нас будет больше примеров одного класса / категории, чем другого, обученная модель будет работать плохо.
Регулярно обновляйте по мере появления новых примеров или вариаций, чтобы модель знала и о них.

Data Fitting

Нам также необходимо убедиться, что набор данных охватывает все необходимые варианты использования. Отсутствие достаточного количества вариантов использования, скорее всего, приведет к плохо обученной модели. Вопросы, которые следует задать себе при создании набора данных:

Сколько данных мне нужно?
Какие данные мне нужны?
Достаточно ли вариаций в наборе данных, чтобы охватить все примеры?
Точно и полностью ли данные отражают все соответствующие варианты использования?

Возвращаясь к нашему примеру набора данных детских рентгеновских изображений, он должен содержать следующее:

Сбалансированное количество рентгеновских снимков для каждого возраста ребенка (с симптомами пневмонии и без них)
Сбалансированное число рентгеновских снимков с различным диапазоном времени воздействия (с симптомами пневмонии и без них)
Рентгеновские снимки, содержащие другой диагноз, который можно спутать с пневмонией

Помимо разнообразных наборов данных с хорошей вариацией положительных результатов и отрицательные примеры, нам также необходимо иметь ярлыки, связанные с каждым из примеров.Если набор данных еще не помечен, его необходимо пометить, прежде чем его можно будет использовать в качестве входных данных для построения модели. Вы можете либо пометить набор данных самостоятельно, либо заплатить за это.

«В современном искусственном интеллекте правила данных. А.И. Программное обеспечение настолько умно, насколько данные, используемые для его обучения. Если в системе будет намного больше белых мужчин, чем черных женщин, темных женщин будет хуже идентифицировать ». - New York Times

Обязательно следите за несбалансированными наборами данных - они могут внести нежелательную систематическую ошибку в вашу модель.Несбалансированный набор данных - это набор, в котором одна или несколько меток содержат значительно больше или меньше примеров, чем другие метки. После того, как вы пометили свой набор данных, проверьте количество примеров, связанных с каждой из меток, чтобы убедиться, что каждая метка содержит одинаковое количество примеров. Если вы видите, что у одного лейбла всего несколько примеров, а у других - около дюжины, вы, скорее всего, заметите некоторую предвзятость при использовании модели в реальном мире. Когда вы будете довольны охватом набора данных, пора построить модель.

Модель может быть построена двумя способами: (1) автоматизированное машинное обучение и (2) пользовательское моделирование. «Автоматизированное машинное обучение» - это платная услуга, которая означает, что ее легко начать и дешево для быстрой разработки или создания прототипа модели. Однако его сложно расширить, и поставщику доступны конфиденциальные данные. С другой стороны, «пользовательское моделирование» полностью настраивается для неограниченного количества случаев использования, и есть полный контроль над параметрами для настройки модели. Но обратная сторона - это дорогое удовольствие и требует опыта в машинном обучении.Автоматизированные онлайн-сервисы машинного обучения, такие как Google Cloud и IBD Watson, позволяют любому быстро создавать модели, просто предоставляя высококачественный маркированный набор данных.

Прежде чем мы начнем строить нашу модель, важно определить бизнес-цели и результаты, которые мы ожидаем от этой модели. Также подумайте об уровне производительности, который вы хотите, чтобы ваша модель имела. В качестве отправной точки мы можем использовать производительность человека при выполнении этой задачи. Если модель может делать это лучше, чем люди, то я бы сказал, что модель находится в приличном состоянии.А теперь давайте построим модель.

1. Обучите модель

Как упоминалось ранее, данные определяют поведение и производительность модели, включая ее эффективность и точность. Таким образом, плохие данные приведут к плохой модели. Например, если вы скармливаете модели изображение, которое не было представлено в обучающих данных, оно не будет правильно отнесено к категории.

Для нашего примера X-Ray мы будем использовать Google Cloud AutoML Vision для обучения модели. Мы будем использовать уже подготовленный набор данных из Kaggle [2].Для начала загрузите помеченный набор данных, щелкнув «Новый набор данных»:

1.0 Найдите кнопку «Новый набор данных» в пунктирном синем круге

После загрузки данных ваш экран должен выглядеть примерно так:

1.1 Набор данных загружено успешно

Затем мы собираемся обучить модель с этим набором данных, перейдя на вкладку «Поезд» и нажав «Обучить модель».

1.2 Найдите кнопку «Обучить модель» на вкладке «Поезд».

Обратите внимание, что этот набор данных будет автоматически разделен для обучения, тестирования и проверки модели, потому что данные, используемые для обучения модели, никогда не должны использоваться для тестирования или проверки модели.

По завершении обучения модели нам нужно понять, «насколько хороша» эта модель. Мы более подробно рассмотрим способы анализа результатов модели, известные как , выводящие .

2. Оцените модель

Чтобы понять качество нашей модели, нам необходимо измерить ее производительность. Для этого часто используются следующие показатели:

Точность - это процент правильных прогнозов от общего количества прогнозов.
Отзыв - это процент правильных прогнозов от общего числа фактических экземпляров (также известных как истинные метки, наземные истинные положительные результаты).

2.0 Пример точности и отзыва для несбалансированного набора данных

F1 Score - это средневзвешенное значение точности и отзыва; при этом учитываются как ложные срабатывания, так и ложноотрицательные. Обратите внимание, что оценка F1 также может быть рассчитана из приведенной ниже матрицы неточностей.

2.1 Формула оценки F1

Матрица путаницы предназначена для описания характеристик модели, в частности, с выделением того, где модель является правильной (синий цвет) и / или неисправной (см оранжевый).

2.2 Матрица путаницы для того же несбалансированного набора данных из приведенного выше

Возвращаясь к тому месту, где мы остановились при обучении модели с помощью AutoML Vision, перейдите на вкладку «Оценить» набора данных, чтобы проверить производительность модели. Это должно выглядеть примерно так:

2.3 Оценка модели

Если вы прокрутите вниз, вы увидите больше метрик (например, матрицу путаницы), а также сможете увидеть показатели производительности для конкретной метки.

Не существует такой вещи, как однократное обучение модели и получение «идеальной модели».Это итеративный процесс. Так что в случае, если вы не удовлетворены результатами, у вас есть два варианта: 1) улучшить данные и 2) внедрить собственную модель. Я настоятельно рекомендую вам сначала взглянуть на улучшение данных и, если вы не сможете добиться лучших результатов, только затем подумайте о реализации своей собственной модели. На этом этапе вы лучше поймете, почему ваша модель не соответствует ожиданиям. Сказав это, есть вероятность, что модель, предоставленная AutoML, приведет вас к достойной точке, учитывая высококачественный набор данных.

3. Прогнозы модели

Наконец, давайте посмотрим, как модель работает с новыми изображениями. Перейдите на вкладку «Прогноз» и загрузите изображение, которое не использовалось в наборе данных для обучения / тестирования.

3.0 Найдите кнопку «Загрузить изображения» на вкладке «Прогноз»

После того, как прогноз будет сделан, ваш экран должен выглядеть примерно так:

3.1 Прогноз модели на новом рентгеновском снимке ребенка

Поздравляем, вы только что построил свою первую модель!

ayush2997 / Xvision: Анализ рентгеновского снимка грудной клетки с использованием глубокого обучения!

перейти к содержанию Зарегистрироваться

Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
Команда
Предприятие
Проводить исследования
- Изучить GitHub →
Учитесь и вносите свой вклад
- Темы
- Коллекции

akaragou / xray-vision: обнаружение аномалий в рентгеновских лучах