Kaggle పోటీలో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కొన్ని సంభావ్య సవాళ్లు మరియు విధానాలు ఏమిటి?
Kaggle పోటీలో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సంభావ్య సవాళ్లలో ఒకటి శిక్షణ డేటా యొక్క లభ్యత మరియు నాణ్యత. ఖచ్చితమైన మరియు బలమైన CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ చిత్రాల యొక్క పెద్ద మరియు విభిన్న డేటాసెట్ అవసరం. అయితే, పొందడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, నెట్వర్క్ నడుపుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
కన్వల్యూషనల్ ప్యాచ్ల కొలతలు మరియు ఛానెల్ల సంఖ్యను పరిగణనలోకి తీసుకుని, 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లోని లక్షణాల సంఖ్యను ఎలా లెక్కించవచ్చు?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా టెన్సర్ఫ్లోతో డీప్ లెర్నింగ్లో, 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లోని లక్షణాల సంఖ్యను లెక్కించడం అనేది కన్వల్యూషనల్ ప్యాచ్ల కొలతలు మరియు ఛానెల్ల సంఖ్యను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. మెడికల్ ఇమేజింగ్ వంటి వాల్యూమెట్రిక్ డేటాతో కూడిన పనుల కోసం 3D CNN సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, నెట్వర్క్ నడుపుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowని ఉపయోగించి Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అమలు చేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
TensorFlowని ఉపయోగించి Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అమలు చేయడం అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ప్రక్రియ యొక్క వివరణాత్మక మరియు సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము, ప్రతి దశ యొక్క ముఖ్య అంశాలను హైలైట్ చేస్తాము. దశ 1: డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మొదటి దశ డేటాను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం. ఇది లోడ్ చేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, నెట్వర్క్ నడుపుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
"process_data" ఫంక్షన్ యొక్క పారామితులు ఏమిటి మరియు వాటి డిఫాల్ట్ విలువలు ఏమిటి?
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ సందర్భంలో "process_data" ఫంక్షన్ అనేది లోతైన అభ్యాసం కోసం TensorFlowని ఉపయోగించి 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటా యొక్క ప్రీప్రాసెసింగ్లో కీలకమైన దశ. ముడి ఇన్పుట్ డేటాను ఫీడ్ చేయగల తగిన ఫార్మాట్లోకి సిద్ధం చేయడానికి మరియు మార్చడానికి ఈ ఫంక్షన్ బాధ్యత వహిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, డేటాను ప్రీప్రాసెసింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
ప్రతి భాగం లోపల స్లైస్లను సగటున అంచనా వేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ మరియు డేటా పునఃపరిమాణం సందర్భంలో ప్రతి భాగం లోపల స్లైస్ల సగటు ఉద్దేశ్యం వాల్యూమెట్రిక్ డేటా నుండి అర్ధవంతమైన లక్షణాలను సంగ్రహించడం మరియు మోడల్ యొక్క గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడం. పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడంలో ఈ ప్రక్రియ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, డేటాను పున izing పరిమాణం చేస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
పరిమాణం మార్చబడిన చిత్రాలను గ్రిడ్ ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి మేము కోడ్ను ఎలా సవరించవచ్చు?
పరిమాణం మార్చబడిన చిత్రాలను గ్రిడ్ ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి కోడ్ను సవరించడానికి, మేము పైథాన్లోని matplotlib లైబ్రరీని ఉపయోగించుకోవచ్చు. Matplotlib అనేది విజువలైజేషన్లను రూపొందించడానికి వివిధ రకాల విధులను అందించే విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్లాట్టింగ్ లైబ్రరీ. ముందుగా, మనం అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవాలి. TensorFlowతో పాటు, మేము దిగుమతి చేస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, దృశ్యరూపంలో, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowతో 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కాగ్లే ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం డేటాను హ్యాండిల్ చేయడంలో మొదటి దశ ఏమిటి?
టెన్సర్ఫ్లోతో 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కాగ్లే ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ కోసం డేటాను నిర్వహించడంలో మొదటి దశ డేటాను కలిగి ఉన్న ఫైల్లను చదవడం. తదుపరి ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు మోడల్ శిక్షణా పనులకు పునాదిని ఏర్పరుస్తుంది కాబట్టి ఈ దశ చాలా కీలకం. ఫైల్లను చదవడానికి, మేము డేటాసెట్ను యాక్సెస్ చేయాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఫైళ్ళను చదవడం, పరీక్ష సమీక్ష
కాగ్లే ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీలో ఉపయోగించిన మూల్యాంకన మెట్రిక్ ఏమిటి?
కాగ్లే ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీలో ఉపయోగించిన మూల్యాంకన మెట్రిక్ లాగ్ లాస్ మెట్రిక్. లాగ్ నష్టం, క్రాస్-ఎంట్రోపీ లాస్ అని కూడా పిలుస్తారు, వర్గీకరణ పనులలో సాధారణంగా ఉపయోగించే మూల్యాంకన మెట్రిక్. ఇది ప్రతి తరగతికి అంచనా వేయబడిన సంభావ్యత యొక్క లాగరిథమ్ను లెక్కించడం ద్వారా మరియు వాటిని మొత్తంగా సంగ్రహించడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును కొలుస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
పోటీలు సాధారణంగా Kaggleలో ఎలా స్కోర్ చేయబడతాయి?
ప్రతి పోటీకి నిర్వచించబడిన నిర్దిష్ట మూల్యాంకన కొలమానాల ఆధారంగా Kaggleపై పోటీలు సాధారణంగా స్కోర్ చేయబడతాయి. ఈ కొలమానాలు పాల్గొనేవారి నమూనాల పనితీరును కొలవడానికి మరియు పోటీ లీడర్బోర్డ్లో వారి ర్యాంకింగ్ను నిర్ణయించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. కాగ్లే ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీ విషయంలో, ఇది 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ని ఉపయోగించడంపై దృష్టి పెడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష