Kaggle போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான சவால்கள் மற்றும் அணுகுமுறைகள் யாவை?
Kaggle போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் சாத்தியமான சவால்களில் ஒன்று, பயிற்சி தரவின் கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் தரம் ஆகும். துல்லியமான மற்றும் வலுவான CNNக்கு பயிற்சி அளிக்க, நுரையீரல் புற்றுநோய் படங்களின் பெரிய மற்றும் மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்பு தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், பெறுதல்
பரிமாணங்கள் மற்றும் முன்னேற்றங்களின் அடிப்படையில் 3D நெட்வொர்க்கிலிருந்து 2D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?
ஒரு 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) பரிமாணங்கள் மற்றும் முன்னேற்றங்களின் அடிப்படையில் 2D நெட்வொர்க்கிலிருந்து வேறுபடுகிறது. இந்த வேறுபாடுகளைப் புரிந்து கொள்ள, சிஎன்என்கள் மற்றும் ஆழமான கற்றலில் அவற்றின் பயன்பாடு பற்றிய அடிப்படை புரிதல் இருப்பது முக்கியம். ஒரு CNN என்பது ஒரு வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது போன்ற காட்சி தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி காகில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போட்டிக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கை இயக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டிக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கை இயக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், ஒவ்வொரு படிநிலையின் முக்கிய அம்சங்களையும் முன்னிலைப்படுத்தி, செயல்முறையின் விரிவான மற்றும் விரிவான விளக்கத்தை நாங்கள் வழங்குவோம். படி 1: தரவு முன் செயலாக்கம் முதல் படி தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது. இது ஏற்றுவதை உள்ளடக்கியது
படத்தின் தரவை நம்பி கோப்பில் சேமிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு நம்பி கோப்பில் படத் தரவைச் சேமிப்பது ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கியமான நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் பயன்படுத்தப்படும் 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கும் சூழலில். இந்த செயல்முறையானது படத் தரவை திறமையாக சேமித்து கையாளக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
"process_data" செயல்பாட்டின் அளவுருக்கள் என்ன மற்றும் அவற்றின் இயல்புநிலை மதிப்புகள் என்ன?
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியின் பின்னணியில் உள்ள "process_data" செயல்பாடு, ஆழமான கற்றலுக்காக TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். மூல உள்ளீட்டுத் தரவைத் தயாரிப்பதற்கும் மாற்றுவதற்கும் இந்தச் செயல்பாடு பொறுப்பாகும்
துண்டுகளை துண்டிப்பதற்கான தோராயமான துண்டின் அளவை ஸ்பீக்கர் எவ்வாறு கணக்கிட்டார்?
காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியின் பின்னணியில் துண்டுகளை துண்டிப்பதற்கான தோராயமான துண்டின் அளவைக் கணக்கிட, பேச்சாளர் உள்ளீட்டுத் தரவின் பரிமாணங்கள் மற்றும் விரும்பிய வெளியீட்டு அளவைக் கருத்தில் கொண்ட ஒரு முறையான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தினார். 3D கன்வல்யூஷனலில் திறமையான செயலாக்கம் மற்றும் துல்லியமான முடிவுகளை உறுதிப்படுத்த இந்த செயல்முறை அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், தரவின் அளவை மாற்றுதல், தேர்வு ஆய்வு
ஸ்பீக்கர் எவ்வாறு படத் துண்டுகளின் பட்டியலை ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான துண்டுகளாகப் பிரித்தார்?
ஸ்பீக்கர், பேட்ச் ப்ராசஸிங் எனப்படும் நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி படத் துண்டுகளின் பட்டியலை ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான துண்டுகளாகத் துண்டித்தார். TensorFlow மற்றும் Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில், இந்த செயல்முறையானது தரவுத்தொகுப்பை சிறிய குழுக்களாக அல்லது தொகுதிகளாக பிரித்து ஒரு 3D convolutional neural network மூலம் திறமையான செயலாக்கத்தை உள்ளடக்கியது.
மறுஅளவிடப்பட்ட படங்களை கட்ட வடிவத்தில் காண்பிக்க குறியீட்டை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
மறுஅளவிடப்பட்ட படங்களை கட்ட வடிவத்தில் காண்பிக்க குறியீட்டை மாற்ற, பைத்தானில் உள்ள matplotlib நூலகத்தைப் பயன்படுத்தலாம். Matplotlib என்பது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் சதி நூலகமாகும், இது காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவதற்கான பல்வேறு செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். TensorFlow க்கு கூடுதலாக, நாங்கள் இறக்குமதி செய்வோம்
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டிக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குடன் பணிபுரியும் போது, படங்களை சீரான அளவிற்கு மாற்றுவது ஏன் முக்கியம்?
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டிக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குடன் பணிபுரியும் போது, படங்களை சீரான அளவிற்கு மாற்றுவது முக்கியம். மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை நேரடியாக பாதிக்கும் பல காரணங்களால் இந்த செயல்முறை குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவத்தை கொண்டுள்ளது. இந்த விரிவான விளக்கத்தில், நாம் உபதேசத்தை ஆராய்வோம்
Kaggle கர்னலில் உள்ள pandas நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி CSV கோப்பிலிருந்து லேபிள்களை எவ்வாறு படிக்கலாம்?
நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் TensorFlow உடன் 3D convolutional neural நெட்வொர்க்கின் நோக்கத்திற்காக Kaggle கர்னலில் உள்ள pandas நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி CSV கோப்பிலிருந்து லேபிள்களைப் படிக்க, கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள படிகளைப் பின்பற்றலாம். இந்த விளக்கம் பைதான், பாண்டாக்கள் மற்றும் CSV கோப்புகள் பற்றிய அடிப்படை புரிதலை எடுத்துக்கொள்கிறது. 1. தேவையானதை இறக்குமதி செய்யவும்
- 1
- 2