TensorFlow का उपयोग करके कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क चलाने में क्या कदम शामिल हैं?
TensorFlow का उपयोग करके कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क चलाने में कई चरण शामिल हैं। इस उत्तर में, हम प्रत्येक चरण के प्रमुख पहलुओं पर प्रकाश डालते हुए प्रक्रिया का विस्तृत और व्यापक विवरण प्रदान करेंगे। चरण 1: डेटा प्रीप्रोसेसिंग पहला चरण डेटा को प्रीप्रोसेस करना है। इसमें लोड करना शामिल है
"प्रोसेस_डेटा" फ़ंक्शन के पैरामीटर क्या हैं और उनके डिफ़ॉल्ट मान क्या हैं?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के संदर्भ में "प्रोसेस_डेटा" फ़ंक्शन गहन शिक्षण के लिए टेन्सरफ्लो का उपयोग करके 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए डेटा के प्रीप्रोसेसिंग में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह फ़ंक्शन कच्चे इनपुट डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में तैयार करने और बदलने के लिए जिम्मेदार है जिसे फीड किया जा सकता है
हम ग्रिड प्रारूप में परिवर्तित छवियों को प्रदर्शित करने के लिए कोड को कैसे संशोधित कर सकते हैं?
ग्रिड प्रारूप में परिवर्तित छवियों को प्रदर्शित करने के लिए कोड को संशोधित करने के लिए, हम पायथन में matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। Matplotlib एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्लॉटिंग लाइब्रेरी है जो विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के फ़ंक्शन प्रदान करती है। सबसे पहले, हमें आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। TensorFlow के अलावा, हम आयात करेंगे
कागल कर्नेल में डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक पैकेज कैसे स्थापित किए जा सकते हैं?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के साथ 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के उद्देश्य से कागल कर्नेल में डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने और विश्लेषण करने के लिए, विशिष्ट पैकेज स्थापित करना आवश्यक है। ये पैकेज डेटा को पढ़ने, प्रीप्रोसेसिंग और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक उपकरण और कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। इस उत्तर में हम आवश्यक चर्चा करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, केगल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने वाले कॉम्पिटिटन के साथ 3 डी कनफ्लुएंट न्यूरल नेटवर्क, फाइलें पढ़ना, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow के साथ 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए डेटा को संभालने में पहला कदम क्या है?
TensorFlow के साथ 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए डेटा को संभालने में पहला कदम डेटा वाली फ़ाइलों को पढ़ना शामिल है। यह कदम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बाद के प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल प्रशिक्षण कार्यों के लिए नींव तैयार करता है। फ़ाइलों को पढ़ने के लिए, हमें डेटासेट तक पहुंचने की आवश्यकता है
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में उपयोग की जाने वाली मूल्यांकन मीट्रिक क्या है?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में उपयोग की जाने वाली मूल्यांकन मीट्रिक लॉग लॉस मीट्रिक है। लॉग लॉस, जिसे क्रॉस-एन्ट्रॉपी लॉस के रूप में भी जाना जाता है, वर्गीकरण कार्यों में आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला मूल्यांकन मीट्रिक है। यह प्रत्येक वर्ग के लिए अनुमानित संभावनाओं के लघुगणक की गणना करके और उन्हें कुल मिलाकर एक मॉडल के प्रदर्शन को मापता है।
आमतौर पर कागल पर प्रतियोगिताओं का स्कोर कैसे किया जाता है?
कागल पर प्रतियोगिताओं को आम तौर पर विशिष्ट मूल्यांकन मेट्रिक्स के आधार पर स्कोर किया जाता है जो प्रत्येक प्रतियोगिता के लिए परिभाषित होते हैं। ये मेट्रिक्स प्रतिभागियों के मॉडल के प्रदर्शन को मापने और प्रतिस्पर्धा लीडरबोर्ड पर उनकी रैंकिंग निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के मामले में, जो 3डी कनवल्शनल न्यूरल का उपयोग करने पर केंद्रित है
कागल पर गुठली क्या हैं और वे कैसे सहायक हो सकती हैं?
कागल पर कर्नेल कोड नोटबुक हैं जो उपयोगकर्ताओं को कागल समुदाय के साथ अपने काम, अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञता को साझा करने की अनुमति देते हैं। वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में सहयोगात्मक शिक्षण और ज्ञान के आदान-प्रदान के लिए एक मंच के रूप में कार्य करते हैं। कर्नेल विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में लिखे गए हैं, जिनमें पायथन, आर और जूलिया शामिल हैं, और वे कर सकते हैं
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने में नेटवर्क के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कागल को भविष्यवाणियाँ प्रस्तुत करने का क्या महत्व है?
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने में नेटवर्क के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए कागल को भविष्यवाणियां प्रस्तुत करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में महत्वपूर्ण महत्व रखता है। कागल, डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं के लिए एक लोकप्रिय मंच, विभिन्न मॉडलों और एल्गोरिदम को बेंचमार्क और तुलना करने का एक अनूठा अवसर प्रदान करता है। कागल प्रतियोगिताओं में भाग लेकर शोधकर्ता और अभ्यासकर्ता ऐसा कर सकते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, नेटवर्क का उपयोग करना, परीक्षा समीक्षा
लैब के संदर्भ में एनसीएए और कागल के साथ Google क्लाउड की साझेदारी का क्या महत्व है?
Google क्लाउड, नेशनल कॉलेजिएट एथलेटिक एसोसिएशन (एनसीएए) और कागल के बीच साझेदारी जीसीपी प्रयोगशालाओं के संदर्भ में महत्वपूर्ण महत्व रखती है, विशेष रूप से बिगक्वेरी के साथ एनसीएए डेटा की खोज में। यह सहयोग क्लाउड कंप्यूटिंग में Google क्लाउड की विशेषज्ञता, NCAA के समृद्ध डेटासेट और डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं के लिए कागल के प्लेटफ़ॉर्म को एक साथ लाता है।
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