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
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
په کاګل کرنل کې د معلوماتو په مؤثره توګه اداره کولو او تحلیل کولو لپاره اړین کڅوړې څنګه نصب کیدی شي؟
د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره د 3D کنولوشنال عصبي شبکې هدف لپاره په کاګل کرنل کې د معلوماتو مؤثره اداره کولو او تحلیل کولو لپاره ، دا اړینه ده چې ځانګړي کڅوړې نصب کړئ. دا کڅوړې د معلوماتو لوستلو ، پری پروسس کولو ، او تحلیل لپاره اړین وسیلې او فعالیت چمتو کوي. پدې ځواب کې، موږ به اړین بحث وکړو
- 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 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
په کاګل کې دانه څه دي او دوی څنګه ګټور کیدی شي؟
د کیګل پر کرنل د کوډ نوټ بوکونه دي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل کار، بصیرت او تخصص د کاګل ټولنې سره شریک کړي. دوی د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې د همکارۍ زده کړې او پوهې تبادلې لپاره د پلیټ فارم په توګه کار کوي. کرنلونه په مختلفو پروګرامینګ ژبو کې لیکل شوي، پشمول Python، R، او جولیا، او دوی کولی شي
د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د شبکې د فعالیت ارزولو لپاره کیګل ته د وړاندوینې سپارلو اهمیت څه دی؟
د پیشوګانو په مقابل کې د سپي پیژندلو کې د شبکې فعالیت ارزولو لپاره کاګل ته وړاندوینې وړاندې کول د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې خورا مهم اهمیت لري. کیګل، د ډیټا ساینس سیالیو لپاره یو مشهور پلیټ فارم، د بنچمارک او مختلف ماډلونو او الګوریتمونو پرتله کولو لپاره یو ځانګړی فرصت چمتو کوي. د کیګل په سیالیو کې د ګډون کولو سره، څیړونکي او تمرین کونکي کولی شي
د لابراتوار په شرایطو کې د NCAA او Kaggle سره د Google Cloud شراکت څه اهمیت لري؟
د ګوګل کلاوډ، د ملي کالج اتلیټیک ایسوسی ایشن (NCAA)، او کیګل ترمنځ ملګرتیا د GCP لابراتوارونو په شرایطو کې د پام وړ ارزښت لري، په ځانګړې توګه د BigQuery سره د NCAA ډیټا سپړلو کې. دا همکاري په کلاوډ کمپیوټینګ کې د ګوګل کلاوډ مهارتونه سره یوځای کوي، د NCAA بډایه ډیټاسیټ، او د ډیټا ساینس سیالیو لپاره د کیګل پلیټ فارم.
- 1
- 2