Медициналық кейіндік диагностикаға арналған конволюциялық жүйкелік желі архитектурасы

This work shows the current architectures of convolutional neural networks for diagnosing medical images in the lungs and brain, the algorithms are implemented in the Python programming language using the libraries for working with neural networks. It presents the results of comparing time and resources needed for model training which demonstrate a higher accuracy of early diagnosis achieved by using the current architectures of convolutional neural networks. Бҧл жҧмыста ҿкпе мен ми аймағындағы медициналық кескіндерді диагностикалауға арналған конволюциялық жҥйке желілерінің қазіргі архитектурасы кҿрсетілген, алгоритмдер Python бағдарламалау тілінде жҽне жҥйке желілерімен жҧмыс істеу ҥшін пайдалы кітапханаларды қолдана отырып жҥзеге асырылады. Оқу ҥлгілері ҥшін уақыт пен ресурстарды салыстыру нҽтижелері келтірілген. Нҽтижелер бойынша конволюциялық жҥйке желілерінің қазіргі архитектурасын қолдана отырып, ерте диагностиканың жоғары дҽлдігі туралы қорытынды жасалды.