PNEVMONIYANI ERTA ANIQLASH UCHUN VGG19 NEYRON TARMOG‘I ASOSIDA AVTOMATIK MODEL YARATISH VA AMALIYOTGA JORIY ETISH
Keywords:
Suniy intelekt(SI),Raqamli texnalogiyalar(IT),Mashinali oʻqitish,SI Algoritmlari,Abstract
Ushbu tezis ishida pnevmoniya kasalligini erta bosqichda aniqlash
uchun sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanilgan holda avtomatik diagnostika
modeli ishlab chiqish masalasi ko‘rib chiqilgan. Model VGG19 arxitekturasiga asoslangan
konvolyutsion neyron tarmoqdan foydalanib qurilgan. Loyihada rentgen tasvirlarini chuqur
o‘rganish algoritmlari yordamida tahlil qilish, ma’lumotlarni tayyorlash, modelni o‘rgatish,
test qilish va baholash jarayonlari amalga oshirilgan.
Model o‘zining yuqori aniqligi (93–95%) va tezkor ishlashi bilan ajralib turadi.
Transfer learning texnologiyasi yordamida model o‘qitilgan, hamda sinov natijalari asosida
pnevmoniyani aniqlashda barqaror ishlashi tasdiqlangan. Yakuniy yechim sifatida model
FastAPI va React texnologiyalari yordamida veb-ilovaga integratsiya qilindi. Bu esa
foydalanuvchiga real vaqt rejimida tahlil va natija olish imkonini beradi.
Loyihasi tibbiyot, sun’iy intellekt, dasturlash va web-texnologiyalarni birlashtirgan
holda dolzarb muammoni yechishga qaratilgan. Taklif etilayotgan model diagnostika tizimlarida inson xatosini kamaytiradi, tezkor tashxis qo‘yishga yordam beradi va
zamonaviy sog‘liqni saqlash tizimiga mos yechim taklif qiladi.
References
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and
TensorFlow (2nd Edition). O'Reilly Media.
Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning (3rd Edition). Packt
Publishing.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. Murphy, K.
P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press
