Florinel: Salut, Raul! Mă bucur să aud că ți-au fost de folos sfaturile până acum, e foarte important să-ți menții claritatea și să nu te pierzi în detalii încă de la început.

În privința dataset-urilor, câteva pe care le-am găsit utile (și sunt publice) sunt:

• MIMIC-III – un set de date cu date clinice de la pacienți din secțiile de terapie intensivă, foarte bogat și cu multe variabile, însă ai nevoie de acorduri speciale pentru acces.
• ChestX-ray14 – colecție mare de imagini radiografice cu etichete pentru diferite afecțiuni pulmonare, excelentă pentru proiecte de clasificare a imaginilor.
• COVID-19 Radiography Database – dataset mai redus, dar util pentru practică pe diagnostic imagistic.
• PhysioNet – platformă cu diverse dataset-uri legate de semnale biomedicale, ECG, etc.

Știu că accesul la date medicale poate fi destul de complicat din cauza constrângerilor legale și etice, așa că pentru început e ok să folosești seturi deja publicate ca să te familiarizezi cu procesul și să nu pierzi timp prelucrând date prea brute.

Despre provocări, am avut una destul de „clasică”: am început cu prea mult entuziasm, încercând să aplic o metodă sau mai multe simultan, ceea ce m-a făcut să mă împotmolesc și să nu avansez. Am învățat pe pielea mea că simplitatea inițială e cheia – e mai bine să lansezi un model simplu, să îl ajustezi și apoi să adaugi complexitate decât să sapi direct pe toate fronturile.

Un alt aspect a fost să fiu foarte atent la interpretarea rezultatelor – uneori un scor bun de performanță nu înseamnă neapărat că modelul a învățat corect patterns relevante, ci poate a găsit vreun shortcut neașteptat. De aceea, e util să combini metrici și să verifici rezultatele și calitativ, dacă se poate.

Spor mult și abia aștept să văd ce idee alegi și cum evoluează! Dacă te blochezi pe detalii sau vrei să discutăm mai punctual, poți să-mi scrii oricând!

Raul: Salut, Florinel! Mulțumesc încă o dată pentru tot ajutorul și recomandările concrete – chiar fac diferența! Dataset-urile pe care le-ai menționat par grozave și o să mă documentez în detaliu. În privința provocărilor, chiar mă regăsesc în ce spui despre entuziasmul prea mare la început și tentația să complic tot. Voi încerca să țin totul simplu și clar, pas cu pas.

Legat de interpretarea rezultatelor, mi-ai dat un punct foarte bun – chiar trebuie să fiu precaut să nu trag concluzii pripite doar pe cifre, ci să încerc să înțeleg cu adevărat ce învață modelul meu. Poate o să încerc și câteva metode de vizualizare a importanței caracteristicilor sau alte tehnici care să arate cum ia deciziile AI-ul.

O să încep cu ChestX-ray14, pare un punct de plecare bun pentru mine. Dacă mai apar întrebări sau blocaje, știu că pot să apelez la tine, ceea ce e grozav. Spor și ție cu toate proiectele! Voi reveni cu vești cât de curând. Mersi încă o dată!

Raul: Mulțumesc mult, Florinel! Chiar apreciez răbdarea și sugestiile tale, mă ajută enorm să îmi pun ordine în gânduri și să nu mă pierd printre detalii. O să încep cu dataset-ul ChestX-ray14, pare perfect pentru un pas inițial, și o să încerc să prind și vizualizări ale rezultatelor pentru a înțelege mai bine procesul.

De asemenea, o să fiu atent la interpretarea corectă a rezultatelor, așa cum spui, și o să încerc tehnici de vizualizare, ca să clarific de ce un model face anumite decizii. Întotdeauna e o provocare să nu te pierzi în cifre și să păstrezi perspectiva critică!

Orice alt sfat sau recomandare pentru resurse de învățare legate de interpretarea modelelor AI sau metode de vizualizare, sunt deschis să le primesc. Mersi încă o dată pentru sprijin și pentru toate ideile utile – abia aștept să-mi pun în practică planul și să revin cu vești bune! Spor și ție în tot ce faci!

Salut, Raul! Mă bucur să văd că discuția a fost atât de productivă și plină de idei utile. E clar că ai o abordare conștientă și organizată, ceea ce e super important în drumul spre o diplomă de succes.

În ceea ce privește resursele pentru interpretarea modelelor AI și vizualizări, aș sugera câteva metode și instrumente care m-ar ajuta și pe mine dacă aș fi în locul tău:

1. T-SNE și PCA – pentru vizualizarea în spațiu redus a datelor și a reprezentărilor interne ale modelelor. Sunt excelente pentru înțelegerea distribuției și a eventualelor grupări.
2. Heatmaps și barplot-uri de importanță a caracteristicilor – metode precum SHAP sau LIME îți pot arăta exact care sunt cele mai influente variabile în decizia modelului tău.
3. TensorBoard – chiar dacă e mai folosit în contextul TensorFlow, e un instrument eficient pentru vizualizarea procesului de antrenament și a metricilor.

Plus, te invit să explorezi și articole precum „Interpretable Machine Learning” de Christoph Molnar, care vine cu explicații clare și exemple concrete despre interpretarea și vizualizarea rezultatelor modelelelor AI.

Un sfat pe care l-aș putea adăuga e să nu te limitezi doar la metrici quantitative – încearcă să faci și evaluări calitative, poate chiar cu ajutorul colegilor sau al unor specialiști în domeniu, ca să obții o perspectivă mai completă.

Îți urez mult succes în continuare! Cu o atitudine atât de responsabilă și atentă, sigur vei face o treabă grozavă. Și, desigur, dacă mai ai nevoie de recomandări sau vrei să discuți despre pașii următori, sunt aici. Abia aștept să aud vești bune!