Kaggle प्रतिस्पर्धामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको प्रदर्शन सुधार गर्न केही सम्भावित चुनौतीहरू र दृष्टिकोणहरू के हुन्?
Kaggle प्रतिस्पर्धामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रदर्शन सुधार गर्न सम्भावित चुनौतीहरू मध्ये एक प्रशिक्षण डेटाको उपलब्धता र गुणस्तर हो। सही र बलियो CNN लाई तालिम दिनको लागि, फोक्सोको क्यान्सर छविहरूको ठूलो र विविध डेटासेट आवश्यक छ। तर, प्राप्त गर्ने
- 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
थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल सञ्जाल २डी नेटवर्कभन्दा आयाम र स्ट्राइड्सको हिसाबले कसरी फरक छ?
एक 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आयाम र स्ट्राइडको सन्दर्भमा 2D नेटवर्क भन्दा फरक छ। यी भिन्नताहरू बुझ्नको लागि, सीएनएनहरू र गहिरो शिक्षामा तिनीहरूको प्रयोगको आधारभूत बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ। CNN एक प्रकारको तंत्रिका सञ्जाल हो जुन सामान्यतया भिजुअल डेटाको विश्लेषण गर्न प्रयोग गरिन्छ
- 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
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
एउटा numpy फाइलमा छवि डाटा बचत गर्ने उद्देश्य के हो?
नम्पी फाइलमा छवि डेटा बचत गर्नाले गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्दछ, विशेष गरी Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धामा प्रयोग गरिएको 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को लागि डेटा प्रिप्रोसेसिङको सन्दर्भमा। यो प्रक्रियाले छवि डेटालाई ढाँचामा रूपान्तरण गर्दछ जुन कुशलतापूर्वक भण्डारण र हेरफेर 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
"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
स्पिकरले स्लाइसहरू काट्नको लागि अनुमानित भाग आकार कसरी गणना गर्यो?
कागल फेफड़ोंको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको सन्दर्भमा स्लाइसहरू काट्नको लागि अनुमानित खण्ड आकार गणना गर्न, स्पिकरले एक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रयोग गर्यो जसमा इनपुट डेटाको आयामहरू र इच्छित आउटपुट आकारलाई विचार गर्न समावेश थियो। यो प्रक्रिया 3D convolutional मा कुशल प्रशोधन र सही परिणाम सुनिश्चित गर्न आवश्यक थियो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, डेटा पुनःआकार गर्दै, परीक्षा समीक्षा
स्पिकरले तस्बिरका टुक्राहरूको सूचीलाई निश्चित संख्यामा टुक्रामा कसरी टुक्रा गर्यो?
स्पिकरले ब्याच प्रशोधन भनिने प्रविधि प्रयोग गरेर छविका टुक्राहरूको सूचीलाई निश्चित संख्यामा टुक्रा पार्यो। TensorFlow र Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा, यस प्रक्रियामा 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कद्वारा कुशल प्रशोधनका लागि डेटासेटलाई साना समूह वा ब्याचहरूमा विभाजन गर्ने समावेश छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, डेटा पुनःआकार गर्दै, 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 फेफड़ोंको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कसँग काम गर्दा छविहरूलाई निरन्तर आकारमा पुन: आकार दिन किन महत्त्वपूर्ण छ?
Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कसँग काम गर्दा, छविहरूलाई निरन्तर आकारमा रिसाइज गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यस प्रक्रियाले मोडेलको प्रदर्शन र शुद्धतालाई प्रत्यक्ष असर गर्ने धेरै कारणहरूको कारणले महत्त्वपूर्ण महत्त्व राख्छ। यस विस्तृत व्याख्यामा, हामी डिडैक्टिकमा खोज्नेछौं
कागल कर्नेलमा पान्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर CSV फाइलबाट लेबलहरू कसरी पढ्न सकिन्छ?
फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगितामा TensorFlow सँग 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको उद्देश्यका लागि Kaggle कर्नेलमा पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर CSV फाइलबाट लेबलहरू पढ्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। यो व्याख्याले पाइथन, पाण्डा र CSV फाइलहरूको आधारभूत बुझाइलाई मान्दछ। 1. आवश्यक आयात गर्नुहोस्
- 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
- 1
- 2