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
यस ट्यूटोरियलमा कुन पुस्तकालयहरू प्रयोग गरिनेछ?
कागल प्रतियोगितामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) मा रहेको यस ट्यूटोरियलमा, हामी धेरै पुस्तकालयहरू प्रयोग गर्नेछौं। यी पुस्तकालयहरू गहिरो सिकाइ मोडेलहरू लागू गर्न र मेडिकल इमेजिङ डेटासँग काम गर्न आवश्यक छन्। निम्न पुस्तकालयहरू प्रयोग गरिनेछन्: 3. TensorFlow: TensorFlow विकसित गरिएको एक लोकप्रिय खुला स्रोत गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क हो।
ट्यूटोरियलहरूमा प्रयोग गरिएका डाटासेटहरूबाट वास्तविक-विश्व डाटा कसरी फरक हुन सक्छ?
वास्तविक-विश्व डेटा ट्यूटोरियलहरूमा प्रयोग गरिएका डेटासेटहरूबाट उल्लेखनीय रूपमा फरक हुन सक्छ, विशेष गरी कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा, विशेष गरी TensorFlow र 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) कागल प्रतियोगितामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि गहिरो शिक्षा। जबकि ट्यूटोरियलहरूले प्राय: सरलीकृत र क्यूरेट गरिएको डाटासेटहरू डिडेक्टिक उद्देश्यका लागि प्रदान गर्दछ, वास्तविक-विश्व डाटा सामान्यतया अधिक जटिल र
- 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