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L'apprendimento delle macchine sta diventando molto popolare con le sue applicazioni che raggiungono quasi tutti i campi della nostra vita quotidiana. Il machine learning è la scienza per prevedere i risultati traendo l'inferenza su modelli addestrati con dati familiari per prevedere i risultati in dati sconosciuti. Questo progetto propone l'approccio di machine learning per individuare e localizzare immagini che utilizzano diversi tipi di tumori in un apprendimento profondo. Il progetto proposto prevede lo sviluppo dell'interfaccia utente che può caricare l'immagine utilizzando il pulsante di caricamento e poi visualizzare i risultati relativi al tipo, alla pres-ence e al tipo di cancro nell'immagine. Questo approccio utilizza l'apprendimento automatico supervisionato per addestrare il modello utilizzando dati noti e quindi per prevedere i dati non noti dei raggi tumorali di 10 immagini che vengono alimentati utilizzando l'open 105. Per il progetto proposto il modello viene addestrato a rilevare il cancro osseo, della pelle e del polmone utilizzando l'apprendimento automatico e l'interfaccia uomo-macchina sviluppata.