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
कन्भोलुसनल प्याचको आयाम र च्यानलहरूको संख्यालाई ध्यानमा राख्दै थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा सुविधाहरूको संख्या कसरी गणना गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी टेन्सरफ्लोसँग डीप लर्निङमा, थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधाहरूको संख्याको गणनामा कन्भोलुसनल प्याचहरूको आयाम र च्यानलहरूको संख्यालाई विचार गर्न समावेश छ। एक 3D CNN सामान्यतया भोल्युमेट्रिक डेटा समावेश गर्ने कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ, जस्तै मेडिकल इमेजिङ, जहाँ
- 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
"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
प्रत्येक खण्ड भित्र स्लाइसहरू औसत गर्ने उद्देश्य के थियो?
Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको सन्दर्भमा प्रत्येक भाग भित्र स्लाइसहरू औसत गर्ने उद्देश्य र डेटाको रिसाइजिंग भोल्युमेट्रिक डेटाबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्नु र मोडेलको कम्प्युटेशनल जटिलता कम गर्नु हो। यस प्रक्रियाले कार्यसम्पादन र दक्षता अभिवृद्धि गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ
- 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
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