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
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
Kaggle కెర్నల్లో డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అవసరమైన ప్యాకేజీలను ఎలా ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు?
Kaggle ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు పోటీతో 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ప్రయోజనం కోసం Kaggle కెర్నల్లో డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి, నిర్దిష్ట ప్యాకేజీలను ఇన్స్టాల్ చేయడం అవసరం. ఈ ప్యాకేజీలు డేటాను చదవడం, ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం అవసరమైన సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము అవసరమైన వాటిని చర్చిస్తాము
- 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
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
Kaggleలో కెర్నలు అంటే ఏమిటి మరియు అవి ఎలా సహాయపడతాయి?
Kaggleలోని కెర్నలు అనేవి కాగ్లే సంఘంతో వినియోగదారులు తమ పని, అంతర్దృష్టులు మరియు నైపుణ్యాన్ని పంచుకోవడానికి అనుమతించే కోడ్ నోట్బుక్లు. అవి కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాస రంగంలో సహకార అభ్యాసం మరియు జ్ఞాన మార్పిడికి వేదికగా పనిచేస్తాయి. కెర్నల్లు పైథాన్, ఆర్ మరియు జూలియాతో సహా వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో వ్రాయబడ్డాయి మరియు అవి చేయగలవు
కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో నెట్వర్క్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడానికి కాగ్లేకు అంచనాలను సమర్పించడం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో కుక్కలు మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో నెట్వర్క్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి కాగ్లేకు అంచనాలను సమర్పించడం చాలా ముఖ్యమైనది. డేటా సైన్స్ పోటీల కోసం ఒక ప్రసిద్ధ ప్లాట్ఫారమ్ అయిన Kaggle, విభిన్న నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్లను బెంచ్మార్క్ చేయడానికి మరియు సరిపోల్చడానికి ఒక ప్రత్యేక అవకాశాన్ని అందిస్తుంది. కాగ్లే పోటీలలో పాల్గొనడం ద్వారా, పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
ప్రయోగశాల సందర్భంలో NCAA మరియు Kaggleతో Google క్లౌడ్ భాగస్వామ్యం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
Google క్లౌడ్, నేషనల్ కాలేజియేట్ అథ్లెటిక్ అసోసియేషన్ (NCAA) మరియు Kaggle మధ్య భాగస్వామ్యం GCP ల్యాబ్ల సందర్భంలో, ప్రత్యేకంగా BigQueryతో NCAA డేటాను అన్వేషించడంలో గణనీయమైన విలువను కలిగి ఉంది. ఈ సహకారం క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్లో Google క్లౌడ్ యొక్క నైపుణ్యం, NCAA యొక్క రిచ్ డేటాసెట్ మరియు డేటా సైన్స్ పోటీల కోసం Kaggle ప్లాట్ఫారమ్ను కలిపిస్తుంది.
- 1
- 2