TensorFlow प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क चलाउनमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
TensorFlow को प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि 3D convolutional neural नेटवर्क चलाउन धेरै चरणहरू समावेश छन्। यस जवाफमा, हामी प्रत्येक चरणको मुख्य पक्षहरूलाई हाइलाइट गर्दै प्रक्रियाको विस्तृत र व्यापक व्याख्या प्रदान गर्नेछौं। चरण 1: डाटा प्रिप्रोसेसिङ पहिलो चरण डाटा पूर्व प्रक्रिया हो। यसमा लोडिङ समावेश छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
"process_data" प्रकार्यका प्यारामिटरहरू के हुन् र तिनीहरूको पूर्वनिर्धारित मानहरू के हुन्?
Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको सन्दर्भमा "process_data" प्रकार्य गहिरो शिक्षाको लागि TensorFlow प्रयोग गरेर 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिनको लागि डेटाको पूर्व-प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण कदम हो। यो प्रकार्य कच्चा इनपुट डेटा तयार गर्न र उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्न जिम्मेवार छ जसमा फिड गर्न सकिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, प्रिप्रोसेसिंग डेटा, परीक्षा समीक्षा
ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न हामी कसरी कोड परिमार्जन गर्न सक्छौं?
ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न कोड परिमार्जन गर्न, हामी पाइथनमा matplotlib पुस्तकालयको प्रयोग गर्न सक्छौं। Matplotlib एक व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको प्लोटिंग पुस्तकालय हो जसले दृश्यहरू सिर्जना गर्न विभिन्न प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ। पहिले, हामीले आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ। TensorFlow को अतिरिक्त, हामी आयात गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
Kaggle कर्नेलमा प्रभावकारी रूपमा डाटा ह्यान्डल गर्न र विश्लेषण गर्न आवश्यक प्याकेजहरू कसरी स्थापना गर्न सकिन्छ?
Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको उद्देश्यका लागि Kaggle कर्नेलमा प्रभावकारी रूपमा डेटा ह्यान्डल गर्न र विश्लेषण गर्न, विशेष प्याकेजहरू स्थापना गर्न आवश्यक छ। यी प्याकेजहरूले डेटा पढ्ने, प्रिप्रोसेसिङ, र विश्लेषणको लागि आवश्यक उपकरण र कार्यक्षमताहरू प्रदान गर्दछ। यस जवाफमा, हामी आवश्यक छलफल गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, फाईलहरू पढ्दै, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow को साथ 3D convolutional neural नेटवर्क प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि डेटा ह्यान्डल गर्न पहिलो चरण के हो?
TensorFlow सँग 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको लागि डेटा ह्यान्डल गर्ने पहिलो चरणमा डेटा समावेश गरिएका फाइलहरू पढ्नु समावेश छ। यो चरण महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले पछिको प्रिप्रोसेसिङ र मोडेल प्रशिक्षण कार्यहरूको लागि जग सेट गर्दछ। फाइलहरू पढ्नको लागि, हामीले डेटासेट पहुँच गर्न आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, फाईलहरू पढ्दै, परीक्षा समीक्षा
Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगितामा प्रयोग गरिएको मूल्याङ्कन मेट्रिक के हो?
Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धामा प्रयोग गरिएको मूल्याङ्कन मेट्रिक लग हानि मेट्रिक हो। लग हानि, जसलाई क्रस-एन्ट्रोपी हानि पनि भनिन्छ, वर्गीकरण कार्यहरूमा सामान्यतया प्रयोग गरिएको मूल्याङ्कन मेट्रिक हो। यसले प्रत्येक वर्गको लागि अनुमानित सम्भाव्यताहरूको लगरिथम गणना गरेर र तिनीहरूलाई सबैमा संक्षेप गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, परिचय, परीक्षा समीक्षा
प्रतियोगिताहरू सामान्यतया कागलमा कसरी स्कोर गरिन्छ?
Kaggle मा प्रतिस्पर्धाहरू सामान्यतया प्रत्येक प्रतिस्पर्धाको लागि परिभाषित विशिष्ट मूल्याङ्कन मेट्रिक्सको आधारमा स्कोर गरिन्छ। यी मेट्रिक्सहरू सहभागीहरूको मोडेलहरूको प्रदर्शन मापन गर्न र प्रतिस्पर्धा लिडरबोर्डमा तिनीहरूको स्तर निर्धारण गर्न डिजाइन गरिएको हो। Kaggle फेफड़ोंको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको मामलामा, जुन 3D कन्भोलुसनल न्यूरल प्रयोगमा केन्द्रित छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, परिचय, परीक्षा समीक्षा
Kaggle मा कर्नेलहरू के हुन् र तिनीहरू कसरी उपयोगी हुन सक्छन्?
Kaggle मा कर्नेलहरू कोड नोटबुकहरू हुन् जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई आफ्नो काम, अन्तर्दृष्टि, र विशेषज्ञता Kaggle समुदायसँग साझेदारी गर्न अनुमति दिन्छ। तिनीहरू आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सहयोगी सिकाइ र ज्ञान आदानप्रदानका लागि मञ्चको रूपमा सेवा गर्छन्। कर्नेलहरू पाइथन, आर, र जुलिया सहित विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरूमा लेखिएका छन्, र तिनीहरूले गर्न सक्छन्
कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न नेटवर्कको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न कागलमा भविष्यवाणी पेश गर्नुको अर्थ के हो?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को क्षेत्रमा कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न नेटवर्कको कार्यसम्पादनको मूल्याङ्कन गर्न Kaggle लाई भविष्यवाणी पेश गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। Kaggle, डेटा विज्ञान प्रतियोगिताहरूको लागि एक लोकप्रिय प्लेटफर्म, बेन्चमार्क र विभिन्न मोडेल र एल्गोरिदमहरू तुलना गर्न एक अद्वितीय अवसर प्रदान गर्दछ। कागल प्रतियोगिताहरूमा भाग लिएर, अनुसन्धानकर्ताहरू र अभ्यासकर्ताहरूले गर्न सक्छन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
प्रयोगशालाको सन्दर्भमा NCAA र Kaggle सँग गुगल क्लाउडको साझेदारीको महत्त्व के छ?
Google क्लाउड, नेशनल कलेजिएट एथलेटिक एसोसिएसन (NCAA), र Kaggle बीचको साझेदारीले GCP ल्याबहरूको सन्दर्भमा, विशेष गरी BigQuery सँग NCAA डेटा अन्वेषणमा महत्त्वपूर्ण मूल्य राख्छ। यो सहकार्यले क्लाउड कम्प्युटिङमा Google क्लाउडको विशेषज्ञता, NCAA को समृद्ध डेटासेट, र डेटा विज्ञान प्रतियोगिताहरूको लागि Kaggle को प्लेटफर्मलाई एकसाथ ल्याउँछ।
- 1
- 2