小项目：皮肤科医生的人工智能
介绍
在这个小项目中，你要设计一个算法，使其能对最致命的皮肤癌——黑色素瘤进行视觉诊断。你的算法应特别能将这种恶性皮肤肿瘤与两种良性病变（黑色素痣和脂溢性角化病）区分开来。
数据和目标来自国际皮肤影像协作组织 2017 年黑色素瘤检测的皮肤病变分析挑战。作为挑战的一部分，参与者需要设计一个算法，用于诊断三种不同皮肤病的其中之一（黑色素瘤、黑色素痣或脂溢性角化病）的皮肤病变图像。在该项目中，你要创建一个模型，用于生成你自己的预测结果。
开始
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克隆资源库并创建
data/文件夹，用于保存皮肤图像的数据集。git clone https://github.com/udacity/dermatologist-ai.git mkdir data; cd data -
创建用于保存训练、验证和测试图像的文件夹。
mkdir train; mkdir valid; mkdir test 下载并解压训练数据 (5.3 GB)。
下载并解压验证数据 (824.5 MB)。
下载并解压测试数据 (5.1 GB)。
将训练、验证和测试图像分别保存在
data/文件夹下的data/train/、data/valid/和data/test/文件夹中。每个文件夹应包含三个子文件夹（melanoma/、nevus/、seborrheic_keratosis/），每个子文件夹分别用于保存这三个图像类的代表性图像。
你可以自行选用任何编码环境完成这个小项目！为了对你的成果进行评分，你最后只需要将预测测试结果保存为 CSV 文件。
创建模型
使用训练和验证数据对模型进行训练，使其可以区分三种不同的图像类。（训练之后，你要用测试图像检测模型的性能。）
如需了解该竞赛中获胜的一些算法，请阅读这篇文章，它对某些最佳方法进行了讨论。几篇相关研究论文如下所述。
- Matsunaga K、Hamada A、Minagawa A、Koga H。“用深度神经网络集成对黑色素瘤、黑色素痣和脂溢性角化病进行图像分类”。国际皮肤影像协作组织 (ISIC) 2017 年国际生物医学成像研讨会 (ISBI) 挑战。
- Daz IG。“皮肤科医生知识在诊断皮肤病变的卷积神经网络中的运用”。国际皮肤影像协作组织 (ISIC) 2017 年国际生物医学成像研讨会 (ISBI) 挑战。(github)
- Menegola A、Tavares J、Fornaciali M、Li LT、Avila S、Valle E。“ISIC 2017 年挑战 RECOD Titans”。国际皮肤影像协作组织 (ISIC) 2017 年国际生物医学成像研讨会 (ISBI) 挑战。(github)
最初的挑战提供附加数据（如患者性别和年龄），但我们仅为你提供图像数据。如需下载患者的附加数据，可在竞赛网站下载。
以上三个团队都使用了附加数据来源，增加了训练集中的图像数量。如需扩展你的训练集，可访问国际皮肤影像协作组织档案。
评价
受国际皮肤影像协作组织挑战的启发，我们将按照三个类别对你的算法进行评分。
类别 1：黑色素瘤分类的 ROC AUC
在第一个类别中，我们将计算与该二元分类任务对应的受试者工作特征曲线 (ROC AUC) 下方的面积，检测你的卷积神经网络能否区分恶性黑色素瘤与良性皮肤病变（黑色素痣、脂溢性角化病）。
如果你不熟悉 ROC（受试者工作特征）曲线，想要进一步学习，可以阅读 scikit-learn 中的文件或者阅读这篇 Wikipedia 文章。
ISIC 竞赛中该类别得分最高的如下图所示。
类别 2: 黑色素痣分类的 ROC AUC
我们将要检查的所有皮肤病变是黑色素细胞或角化细胞（两种不同类型的表皮皮肤细胞）的异常生长造成的。黑色素瘤和黑色素痣是黑色素细胞产生的，而脂溢性角化病是角化细胞产生的。
在第二个类别中，我们将计算与该二元分类任务对应的受试者工作特征曲线 (ROC AUC) 下方的面积，检测你的卷积神经网络能否区分黑色素细胞和角化细胞的皮肤病变。
ISIC 竞赛中该类别得分最高的如下图所示。
类别 3：平均 ROC AUC
在第三个类别中，我们将取前两个类别中 ROC AUC 值的平均值。
ISIC 竞赛中该类别得分最高的如下图所示。
提交你的成果
训练模型之后，创建一个 CSV 文件，用于保存你的预测测试结果。该文件应有 600 行，每行与不同的测试图像对应，外加一个标题行。可以在资源库中查看提交文件样本 (sample_submission.csv)。
你的文件应有 3 列：
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Id- 测试图像的文件名（顺序与提交文件样本中的相同） -
task_1- 模型对图像（路径在Id下）显示黑色素瘤的预测概率 -
task_2- 模型对图像（路径在Id下）显示脂溢性角化病的预测概率
提交 CSV 文件之后，使用 get_results.py 文件对你提交的文件进行评分。如需建立运行该文件的环境，需要用 Python 3.5 和可安装 pip 的几个包进行创建（并激活）：
conda create --name derm-ai python=3.5
source activate derm-ai
pip install -r requirements.txt
建立环境之后，运行以下命令，查看提交文件样本的效果：
python get_results.py sample_predictions.csv
对获得的三个类别的得分的终端输出进行检查：
Category 1 Score: 0.526
Category 2 Score: 0.606
Category 3 Score: 0.566
对应的 ROC 曲线以及与黑色素瘤分类对应的混淆矩阵，都会出现在弹出窗口中。
从混淆矩阵中可以看出，提交文件样本当前预测的是，测试数据集中的大多数图像与良性病变对应。我们将会检验你的模型能否改进这个结果，从而更好地检测癌症！
用于生成混淆矩阵的代码假设黑色素瘤的分类阈值为 0.5。如需改变该阈值，只需在调用 get_results.py 文件时提供一个额外的命令行参数。例如，如需将阈值设为 0.4，只需运行：
python get_results.py sample_predictions.csv 0.4
如需测试你自己提交的文件，请更改代码，将你的 CSV 文件路径包含在其中。