कागल प्रतियोगिता में फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क के प्रदर्शन में सुधार के लिए कुछ संभावित चुनौतियाँ और दृष्टिकोण क्या हैं?
कागल प्रतियोगिता में फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में संभावित चुनौतियों में से एक प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता और गुणवत्ता है। एक सटीक और मजबूत सीएनएन को प्रशिक्षित करने के लिए, फेफड़ों के कैंसर की छवियों के एक बड़े और विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है। हालाँकि, प्राप्त करना
आयामों और प्रगति के संदर्भ में एक 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क 2डी नेटवर्क से किस प्रकार भिन्न है?
एक 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) आयाम और प्रगति के मामले में 2डी नेटवर्क से भिन्न होता है। इन अंतरों को समझने के लिए, सीएनएन की बुनियादी समझ और गहन शिक्षण में उनके अनुप्रयोग का होना महत्वपूर्ण है। सीएनएन एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग आमतौर पर दृश्य डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है
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
छवि डेटा को एक सुन्न फ़ाइल में सहेजने का उद्देश्य क्या है?
छवि डेटा को एक सुस्पष्ट फ़ाइल में सहेजना गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है, विशेष रूप से कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में उपयोग किए जाने वाले 3 डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के लिए प्रीप्रोसेसिंग डेटा के संदर्भ में। इस प्रक्रिया में छवि डेटा को एक ऐसे प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है जिसे कुशलतापूर्वक संग्रहीत और हेरफेर किया जा सकता है
- 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, प्रीप्रोसेसिंग डेटा, परीक्षा समीक्षा
"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
स्पीकर ने टुकड़ों को काटने के लिए अनुमानित टुकड़े के आकार की गणना कैसे की?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के संदर्भ में स्लाइस को काटने के लिए अनुमानित टुकड़े के आकार की गणना करने के लिए, वक्ता ने एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का उपयोग किया जिसमें इनपुट डेटा के आयाम और वांछित आउटपुट आकार पर विचार करना शामिल था। 3डी कनवल्शनल में कुशल प्रसंस्करण और सटीक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए यह प्रक्रिया आवश्यक थी
- 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, डेटा का आकार बदलना, परीक्षा समीक्षा
स्पीकर ने छवि स्लाइस की सूची को निश्चित संख्या में टुकड़ों में कैसे विभाजित किया?
स्पीकर ने बैच प्रोसेसिंग नामक तकनीक का उपयोग करके छवि स्लाइस की सूची को निश्चित संख्या में टुकड़ों में विभाजित किया। टेन्सरफ्लो और कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के साथ गहन शिक्षण के संदर्भ में, इस प्रक्रिया में 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क द्वारा कुशल प्रसंस्करण के लिए डेटासेट को छोटे समूहों या बैचों में विभाजित करना शामिल 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 फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ काम करते समय छवियों को एक सुसंगत आकार में बदलना क्यों महत्वपूर्ण है?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के लिए 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ काम करते समय, छवियों को एक सुसंगत आकार में बदलना महत्वपूर्ण है। यह प्रक्रिया कई कारणों से महत्वपूर्ण महत्व रखती है जो सीधे मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को प्रभावित करती है। इस व्यापक व्याख्या में, हम उपदेशात्मक बातों पर गहराई से विचार करेंगे
कागल कर्नेल में पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके CSV फ़ाइल से लेबल कैसे पढ़े जा सकते हैं?
फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में टेन्सरफ्लो के साथ 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के उद्देश्य से कागल कर्नेल में पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके सीएसवी फ़ाइल से लेबल पढ़ने के लिए, आप नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। यह स्पष्टीकरण पायथन, पांडा और सीएसवी फ़ाइलों की बुनियादी समझ मानता है। 1. आवश्यक आयात करें
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