ప్రదర్శించబడే ఊపిరితిత్తుల స్కాన్ చిత్రాలలో అసాధారణ రంగుల సమస్యను మనం ఎలా పరిష్కరించగలం?
ప్రదర్శిత ఊపిరితిత్తుల స్కాన్ చిత్రాలలోని అసాధారణ రంగులను కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా పరిష్కరించవచ్చు, ప్రత్యేకంగా విజువలైజేషన్ పద్ధతులతో కలిపి 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) వంటి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను వర్తింపజేయడం ద్వారా. ఈ సందర్భంలో, TensorFlow, ఒక ప్రముఖ ఓపెన్ సోర్స్ డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ని అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్ల పనితీరును మేము ఎలా అంచనా వేస్తాము?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్తో మెషిన్ లెర్నింగ్లో, లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్ల పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా కీలకమైన పని. క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పద్ధతులు, ఇవి సారూప్య డేటా పాయింట్లను వాటి స్వాభావిక నమూనాలు మరియు సారూప్యతల ఆధారంగా సమూహపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటాయి. లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు
SVM అమలులో ఇంకా ఏ భాగాలు లేవు మరియు భవిష్యత్ ట్యుటోరియల్లో అవి ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అల్గోరిథం వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. మొదటి నుండి SVMని సృష్టించడం అనేది వివిధ భాగాలను అమలు చేయడంలో భాగంగా ఉంటుంది, అయితే భవిష్యత్ ట్యుటోరియల్లలో ఆప్టిమైజ్ చేయగల కొన్ని తప్పిపోయిన భాగాలు ఇప్పటికీ ఉన్నాయి. ఈ సమాధానం వివరణాత్మక మరియు సమగ్ర వివరణను అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం, మొదటి నుండి SVM ను సృష్టిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష