د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کولو لپاره د 3D کنولوشنال عصبي شبکې فعالیت ښه کولو لپاره ځینې احتمالي ننګونې او تګلارې څه دي؟
د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کولو لپاره د 3D کنولوشنال عصبي شبکې (CNN) فعالیت ښه کولو کې یو له احتمالي ننګونو څخه د روزنې ډیټا شتون او کیفیت دی. د دقیق او پیاوړې CNN روزلو لپاره، د سږو سرطان عکسونو لوی او متنوع ډیټاسیټ ته اړتیا ده. په هرصورت، ترلاسه کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د شبکې چلول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولای شو چی د 3D convolutional عصبي شبکه کې د ځانګړتیاوو شمیر محاسبه کړو، د کنوولوشن پیچونو ابعادو او د چینلونو شمیر په پام کې نیولو سره؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې، د 3D کنولوشنال عصبي شبکې (CNN) کې د ځانګړتیاوو شمیر محاسبه کول د کنوولوشن پیچونو ابعادو او د چینلونو شمیر په پام کې نیولو سره شامل دي. A 3D CNN معمولا د دندو لپاره کارول کیږي چې حجمیتریک ډیټا پکې شامل وي ، لکه طبي عکس اخیستل ، چیرې چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د شبکې چلول, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow په کارولو سره د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکې په چلولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د TensorFlow په کارولو سره د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د 3D عصبي عصبي شبکې چلول څو مرحلې لري. په دې ځواب کې، موږ به د پروسې مفصل او هراړخیز توضیحات وړاندې کړو، د هرې مرحلې کلیدي اړخونه په ګوته کوو. 1 ګام: د معلوماتو دمخه پروسس کول لومړی ګام د ډیټا دمخه پروسس کول دي. پدې کې د بار بار کول شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د شبکې چلول, د ازموینې بیاکتنه
د "process_data" فعالیت پیرامیټونه څه دي او د دوی اصلي ارزښتونه څه دي؟
د "process_data" فعالیت د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ په شرایطو کې د ژورې زده کړې لپاره د TensorFlow په کارولو سره د 3D convolutional عصبي شبکې روزنې لپاره د معلوماتو دمخه پروسس کولو کې یو مهم ګام دی. دا فنکشن د خام ان پټ ډیټا چمتو کولو او بدلولو مسؤلیت لري په مناسب شکل کې چې تغذیه کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, مخکې له مخکې معلومات, د ازموینې بیاکتنه
د هرې برخې په مینځ کې د سلیزو د اوسط کولو هدف څه و؟
د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ او د معلوماتو له سره تنظیم کولو په شرایطو کې په هره برخه کې د سلائسو اوسط کولو هدف د حجمیتریک ډیټا څخه معنی لرونکي ب featuresې استخراج کول او د ماډل کمپیوټري پیچلتیا کمول دي. دا پروسه د فعالیت او موثریت په لوړولو کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د ارقامو بیا رغونه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو کوډ تعدیل کړو ترڅو بیا بدل شوي عکسونه په گرډ فارمیټ کې ښکاره کړو؟
د کوډ د بدلولو لپاره د بیا راګرځیدونکي عکسونو د ګریډ بڼه کې ښودلو لپاره، موږ کولی شو په Python کې د matplotlib کتابتون څخه کار واخلو. Matplotlib په پراخه کچه کارول شوی د پلاټینګ کتابتون دی چې د لیدونو رامینځته کولو لپاره مختلف فعالیتونه چمتو کوي. لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. د TensorFlow سربیره، موږ به وارد کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, لیدل, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow سره د 3D convolutional عصبي شبکې په کارولو سره د کاګل سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د معلوماتو اداره کولو کې لومړی ګام څه دی؟
د TensorFlow سره د 3D convolutional عصبي شبکې په کارولو سره د Kaggle سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د معلوماتو اداره کولو لومړی ګام د ډیټا لرونکي فایلونو لوستل شامل دي. دا ګام خورا مهم دی ځکه چې دا د راتلونکي پروسس کولو او ماډل روزنې دندو لپاره بنسټ جوړوي. د فایلونو لوستلو لپاره، موږ اړتیا لرو ډیټاسیټ ته لاسرسی ومومئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د فایلونو لوستل, د ازموینې بیاکتنه
د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ کې د ارزونې میټریک څه کارول کیږي؟
د ارزونې میټریک چې د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ کې کارول کیږي د لوټ ضایع میټریک دی. د ننوتلو ضایع، چې د کراس انټروپي تاوان په نوم هم پیژندل کیږي، د طبقه بندي کارونو کې د ارزونې یو عام کارول کیږي. دا د هر ټولګي لپاره د وړاندوینې احتمالاتو لوګاریتم محاسبه کولو او په ټولو باندې د دوی د خلاصولو له لارې د ماډل فعالیت اندازه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
سیالۍ په عموم ډول په کاګل کې څنګه نمرې کیږي؟
په کاګل کې سیالۍ عموما د ځانګړي ارزونې میټریکونو پراساس نمرې کیږي چې د هرې سیالۍ لپاره تعریف شوي. دا میټریکونه د دې لپاره ډیزاین شوي چې د برخه اخیستونکو ماډلونو فعالیت اندازه کړي او د سیالۍ لیډربورډ کې د دوی درجه بندي مشخص کړي. د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ په حالت کې ، کوم چې د 3D قانع کونکي عصبي کارولو باندې تمرکز کوي