Covid 19 Analisis Klasifikasi Dan Deteksi Menggunakan Scikit Learn Keras Dan Tensorflow Dengan Python Gui
Download Covid 19 Analisis Klasifikasi Dan Deteksi Menggunakan Scikit Learn Keras Dan Tensorflow Dengan Python Gui PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Covid 19 Analisis Klasifikasi Dan Deteksi Menggunakan Scikit Learn Keras Dan Tensorflow Dengan Python Gui book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
COVID-19: Analisis, Klasifikasi, dan Deteksi Menggunakan Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow dengan Python GUI
Karena penyebaran COVID-19, pengembangan vaksin dituntut sesegera mungkin. Terlepas dari pentingnya analisis data dalam pengembangan vaksin, tidak banyak dataset sederhana yang dapat ditangani oleh pada analis data menggunakan data science. Kumpulan data dan kode sampel telah dikumpulkan untuk prediksi epitop Bcell, salah satu topik penelitian utama dalam pengembangan vaksin, tersedia secara gratis. Dataset ini dikembangkan selama proses penelitian dan data yang terkandung di dalamnya diperoleh dari IEDB dan UniProt. Sel B yang menginduksi respon imun spesifik antigen in vivo menghasilkan sejumlah besar antibodi spesifik antigen dengan mengenali subregion (wilayah epitop) protein antigen. Sel B ini dapat menghambat fungsinya dengan mengikat antibodi ke protein antigen. Memprediksi daerah epitop bermanfaat untuk desain dan pengembangan vaksin yang bertujuan untuk menginduksi produksi antibodi spesifik antigen. Sel B inilah menjadi dataset utama yang dipakai pada proyek ini. Dataset ini memuat kolom: parent_protein_id, protein_seq, start_position, end_position, peptide_seq, chou_fasman, emini, kolaskar_tongaonkar, parker, hydrophobicity, isoelectric_point, aromacity, stability, dan target. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk memprediksi COVID-19 Epitope menggunakan dataset COVID-19/SARS B-cell Epitope Prediction yang disediakan di Kaggle. Model-model machine learning yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, XGB classifier, dan MLP classifier. Kemudian, Anda akan mempelajari cara menerapkan model deep learning, CNN sekuensial dan VGG16, untuk mendeteksi dan memprediksi Covid-19 X-RAY menggunakan COVID-19 Xray Dataset (Train & Test Sets) yang disediakan di Kaggle. Folder itu sendiri terdiri dari dua subfolder: test dan train. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan PyQt5 untuk menampilkan batas-batas keputusan tiap model, ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, skor validasi silang, nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, dan rugi akurasi.
AI dan DATA SCIENCE dengan Python GUI: Studi Kasus Covid-19 dan Stroke
KASUS 1: COVID-19 Karena penyebaran COVID-19, pengembangan vaksin dituntut sesegera mungkin. Terlepas dari pentingnya analisis data dalam pengembangan vaksin, tidak banyak dataset sederhana yang dapat ditangani oleh pada analis data. Kumpulan data dan kode sampel telah dikumpulkan untuk prediksi epitop Bcell, salah satu topik penelitian utama dalam pengembangan vaksin, tersedia secara gratis. Dataset ini dikembangkan selama proses penelitian kami dan data yang terkandung di dalamnya diperoleh dari IEDB dan UniProt. Sel B yang menginduksi respon imun spesifik antigen in vivo menghasilkan sejumlah besar antibodi spesifik antigen dengan mengenali subregion (wilayah epitop) protein antigen. Sel B ini dapat menghambat fungsinya dengan mengikat antibodi ke protein antigen. Memprediksi daerah epitop bermanfaat untuk desain dan pengembangan vaksin yang bertujuan untuk menginduksi produksi antibodi spesifik antigen. Sel B inilah menjadi dataset utama yang dipakai pada proyek ini. Dataset ini memuat kolom: parent_protein_id, protein_seq, start_position, end_position, peptide_seq, chou_fasman, emini, kolaskar_tongaonkar, parker, hydrophobicity, isoelectric_point, aromacity, stability, dan target. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk memprediksi COVID-19 Epitope menggunakan dataset COVID-19/SARS B-cell Epitope Prediction yang disediakan di Kaggle. Model-model machine learning yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, XGB classifier, dan MLP classifier. Kemudian, Anda akan mempelajari cara menerapkan model CNN sekuensial dan VGG16 untuk mendeteksi dan memprediksi Covid-19 X-RAY menggunakan COVID-19 Xray Dataset (Train & Test Sets) yang disediakan di Kaggle. Folder itu sendiri terdiri dari dua subfolder: test dan train. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan PyQt5 untuk menampilkan batas-batas keputusan tiap model, ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, skor validasi silang, nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, dan rugi akurasi. KASUS 2: STROKE Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), stroke adalah penyebab kematian ke-2 secara global, yang bertanggung jawab atas sekitar 11% dari total kematian. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berguna untuk memprediksi kemungkinan seorang pasien terkena stroke berdasarkan parameter masukan seperti jenis kelamin, usia, berbagai penyakit, dan status merokok. Setiap baris dalam data memberikan informasi yang relevan tentang pasien. Informasi tiap kolom: id: Pengenal unik; gender: "Male", "Female" atau "Other"; age: Usia pasien; hypertension: 0 jika pasien tidak memiliki hipertensi, 1 jika pasien memiliki hipertensi; heart_disease: 0 jika pasien tidak memiliki penyakit jantung, 1 jika pasien memiliki penyakit jantung; ever_married: "No" atau "Yes"; work_type: "children", "Govt_jov", "Never_worked", "Private" atau "Self-employed"; Residence_type: "Rural" atau "Urban"; avg_glucose_level: Rata-rata kadar glukosa dalam darah; bmi: body mass index; smoking_status: "formerly smoked", "never smoked", "smokes" atau "Unknown"*; stroke: 1 jika pasien mengalami stroke atau 0 jika tidak. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk menganalisa dan memprediksi stroke menggunakan dataset yang disediakan di Kaggle. Model-model yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, LGBM classifier, XGB classifier, MLP classifier, dan CNN 1D. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan Qt Designer dan PyQt5 untuk ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, menampilkan batas-batas keputusan tiap model, diagram nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, rugi akurasi, kurva pembelajaran model, skalabilitas model, dan kinerja model.
COVID-19: Analysis, Classification, and Detection Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow with Python GUI
In this comprehensive project, "COVID-19: Analysis, Classification, and Detection Using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow with Python GUI," the primary objective is to leverage various machine learning and deep learning techniques to analyze and classify COVID-19 cases based on numerical data and medical image data. The project begins by exploring the dataset, gaining insights into its structure and content. This initial data exploration aids in understanding the distribution of categorized features, providing valuable context for subsequent analysis. With insights gained from data exploration, the project delves into predictive modeling using machine learning. It employs Scikit-Learn to build and fine-tune predictive models, harnessing grid search for hyperparameter optimization. This meticulous process ensures that the machine learning models, such as Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, Extreme Gradient Boosting, Multi-Layer Perceptron, AdaBoost, and Logistic Regression, are optimized to accurately predict the risk of COVID-19 based on the input features. Transitioning to the realm of deep learning, the project employs Convolutional Neural Networks (CNNs) to perform intricate image classification tasks. Leveraging Keras and TensorFlow, the CNN architecture is meticulously crafted, comprising convolutional and pooling layers, dropout regularization, and dense layers. The project also extends its deep learning capabilities by utilizing the VGG16 pre-trained model, harnessing its powerful feature extraction capabilities for COVID-19 image classification. To gauge the effectiveness of the trained models, an array of performance metrics is utilized. In this project, a range of metrics are used to evaluate the performance of machine learning and deep learning models employed for COVID-19 classification. These metrics include Accuracy, which measures the overall correctness of predictions; Precision, emphasizing the accuracy of positive predictions; Recall (Sensitivity), assessing the model's ability to identify positive instances; and F1-Score, a balanced measure of accuracy. The Mean Squared Error (MSE) quantifies the magnitude of errors in regression tasks, while the Confusion Matrix summarizes classification results by showing counts of true positives, true negatives, false positives, and false negatives. These metrics together provide a comprehensive understanding of model performance. They help gauge the model's accuracy, the balance between precision and recall, and its proficiency in classifying both positive and negative instances. In the medical context of COVID-19 classification, these metrics play a vital role in evaluating the models' reliability and effectiveness in real-world applications. The project further enriches its analytical capabilities by developing an interactive Python GUI. This graphical user interface streamlines the user experience, facilitating data input, model training, and prediction. Users are empowered to input medical images for classification, leveraging the trained machine learning and deep learning models to assess COVID-19 risk. The culmination of the project lies in the accurate prediction of COVID-19 risk through a combined approach of machine learning and deep learning techniques. The Python GUI using PyQt5 provides a user-friendly platform for clinicians and researchers to interact with the models, fostering informed decision-making based on reliable and data-driven predictions. In conclusion, this project represents a comprehensive endeavor to harness the power of machine learning and deep learning for the vital task of COVID-19 classification. Through rigorous data exploration, model training, and performance evaluation, the project yields a robust framework for risk prediction, contributing to the broader efforts to combat the ongoing pandemic.