क्या किसी को PyTorch द्वारा संचालित न्यूरल नेटवर्क मॉडल या matplotlib के व्यावहारिक विश्लेषण के लिए टेंसर बोर्ड का उपयोग करना चाहिए?
TensorBoard और Matplotlib दोनों शक्तिशाली उपकरण हैं जिनका उपयोग PyTorch में कार्यान्वित गहन शिक्षण परियोजनाओं में डेटा और मॉडल प्रदर्शन को देखने के लिए किया जाता है। जबकि Matplotlib एक बहुमुखी प्लॉटिंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के ग्राफ़ और चार्ट बनाने के लिए किया जा सकता है, TensorBoard विशेष रूप से गहन शिक्षण कार्यों के लिए तैयार की गई अधिक विशिष्ट सुविधाएँ प्रदान करता है। इस सन्दर्भ में,
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, परिचय, पायथन और पाइटोरेक के साथ गहन सीखने का परिचय
हम किसी प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता और हानि मूल्यों का रेखांकन कैसे कर सकते हैं?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता और हानि मूल्यों का ग्राफ़ बनाने के लिए, हम Python और PyTorch में उपलब्ध विभिन्न तकनीकों और उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। हमारे मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने और इसके प्रशिक्षण और अनुकूलन के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए सटीकता और हानि मूल्यों की निगरानी करना महत्वपूर्ण है। इस में
हम matplotlib का उपयोग करके फेफड़े के स्कैन स्लाइस के पिक्सेल सरणियों को कैसे प्रदर्शित कर सकते हैं?
matplotlib का उपयोग करके फेफड़े के स्कैन स्लाइस के पिक्सेल सरणियों को प्रदर्शित करने के लिए, हम चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। Matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पायथन लाइब्रेरी है, और यह उच्च-गुणवत्ता वाले प्लॉट और चित्र बनाने के लिए विभिन्न फ़ंक्शन और उपकरण प्रदान करती है। सबसे पहले, हमें आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। हम matplotlib लाइब्रेरी आयात 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, विज्युअलाइजिंग, परीक्षा समीक्षा
कागल फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में फेफड़ों के स्कैन को देखने के लिए हमें किन पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है?
TensorFlow के साथ 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता में फेफड़ों के स्कैन की कल्पना करने के लिए, हमें कई पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। ये लाइब्रेरी फेफड़े के स्कैन डेटा को लोड करने, प्रीप्रोसेस करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए आवश्यक उपकरण और फ़ंक्शन प्रदान करती हैं। 1. TensorFlow: TensorFlow एक लोकप्रिय गहन शिक्षण पुस्तकालय है जो प्रदान करता 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, विज्युअलाइजिंग, परीक्षा समीक्षा
इस ट्यूटोरियल में कौन सी लाइब्रेरी का उपयोग किया जाएगा?
कागल प्रतियोगिता में फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) पर इस ट्यूटोरियल में, हम कई पुस्तकालयों का उपयोग करेंगे। ये लाइब्रेरी गहन शिक्षण मॉडल लागू करने और मेडिकल इमेजिंग डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक हैं। निम्नलिखित पुस्तकालयों का उपयोग किया जाएगा: 1. TensorFlow: TensorFlow एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित किया गया है
पायथन का उपयोग करके स्क्रैच से एसवीएम बनाने के लिए आवश्यक लाइब्रेरी क्या हैं?
पायथन का उपयोग करके स्क्रैच से एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) बनाने के लिए, कई आवश्यक लाइब्रेरी हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है। ये लाइब्रेरी एसवीएम एल्गोरिदम को लागू करने और विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यों को करने के लिए आवश्यक कार्यक्षमताएं प्रदान करती हैं। इस व्यापक उत्तर में, हम उन प्रमुख पुस्तकालयों पर चर्चा करेंगे जिनका उपयोग एसवीएम बनाने के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, समर्थन वेक्टर यंत्र, खरोंच से एक एसवीएम बनाना, परीक्षा समीक्षा
आप पायथन में matplotlib मॉड्यूल का उपयोग करके डेटा की कल्पना कैसे करते हैं?
पायथन में मैटप्लोटलिब मॉड्यूल कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह फ़ंक्शंस और सुविधाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को बेहतर ढंग से समझने और विश्लेषण करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्लॉट और चार्ट बनाने की अनुमति देता है। इस उत्तर में, मैं बताऊंगा कि कैसे उपयोग करना है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, सबसे अच्छा फिट ढलान प्रोग्रामिंग, परीक्षा समीक्षा
हम पायथन का उपयोग करके स्कैटर प्लॉट में डेटा बिंदुओं की कल्पना कैसे कर सकते हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, डेटा को विज़ुअलाइज़ करना डेटासेट के भीतर पैटर्न और संबंधों को समझने में एक महत्वपूर्ण कदम है। स्कैटर प्लॉट का उपयोग आमतौर पर दो चर के बीच संबंध को देखने के लिए किया जाता है, जहां प्रत्येक डेटा बिंदु को प्लॉट पर एक मार्कर द्वारा दर्शाया जाता है। पायथन कई लाइब्रेरी और उपकरण प्रदान करता है जो बनाते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, सबसे अच्छा फिट ढलान प्रोग्रामिंग, परीक्षा समीक्षा
पायथन में प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए कौन सी आवश्यक लाइब्रेरी स्थापित करने की आवश्यकता है?
पायथन में प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए, कई आवश्यक पुस्तकालय हैं जिन्हें स्थापित करने की आवश्यकता है। ये पुस्तकालय प्रतिगमन विश्लेषण कार्यों के लिए आवश्यक आवश्यक उपकरण और कार्य प्रदान करते हैं। इस उत्तर में, हम प्रतिगमन विश्लेषण के लिए पायथन में उपयोग की जाने वाली प्रमुख पुस्तकालयों का पता लगाएंगे और उनकी कार्यक्षमता और अनुप्रयोगों पर चर्चा करेंगे। 1. NumPy: NumPy एक है
डेटालैब किस विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का उपयोग करता है और यह प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच सहसंबंधों को देखने में कैसे मदद करता है?
डेटालैब, Google क्लाउड द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली नोटबुक-आधारित टूल, डेटा अन्वेषण और विश्लेषण के लिए विभिन्न प्रकार की सुविधाएँ प्रदान करता है। जब प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच सहसंबंधों को देखने की बात आती है, तो डेटालैब मैटप्लोटलिब नामक एक लोकप्रिय विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का लाभ उठाता है। मैटप्लोटलिब पायथन में एक व्यापक पुस्तकालय है जो विभिन्न प्रकार के प्लॉट और चार्ट बनाने में सक्षम बनाता है
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