Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் பயன்படுத்தப்படும் மதிப்பீட்டு அளவீடு என்ன?
காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் பயன்படுத்தப்படும் மதிப்பீட்டு அளவீடு பதிவு இழப்பு அளவீடு ஆகும். பதிவு இழப்பு, குறுக்கு-என்ட்ரோபி இழப்பு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது வகைப்படுத்தல் பணிகளில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் மதிப்பீட்டு அளவீடு ஆகும். ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் கணிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவுகளின் மடக்கையைக் கணக்கிட்டு அவற்றை அனைத்திலும் தொகுத்து ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை இது அளவிடுகிறது.
போட்டிகள் பொதுவாக Kaggle இல் எவ்வாறு மதிப்பெண் பெறுகின்றன?
Kaggle மீதான போட்டிகள் பொதுவாக ஒவ்வொரு போட்டிக்கும் வரையறுக்கப்பட்ட குறிப்பிட்ட மதிப்பீட்டு அளவீடுகளின் அடிப்படையில் மதிப்பெண்கள் செய்யப்படுகின்றன. இந்த அளவீடுகள் பங்கேற்பாளர்களின் மாதிரிகளின் செயல்திறனை அளவிடுவதற்கும் போட்டியின் லீடர்போர்டில் அவர்களின் தரவரிசையை தீர்மானிக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. காகில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போட்டியின் விஷயத்தில், இது ஒரு 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரலைப் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
Kaggle இல் உள்ள கர்னல்கள் என்ன, அவை எவ்வாறு உதவியாக இருக்கும்?
Kaggle இல் உள்ள கர்னல்கள் பயனர்கள் தங்கள் வேலை, நுண்ணறிவு மற்றும் நிபுணத்துவத்தை Kaggle சமூகத்துடன் பகிர்ந்து கொள்ள அனுமதிக்கும் குறியீடு குறிப்பேடுகள் ஆகும். அவை செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் கூட்டு கற்றல் மற்றும் அறிவு பரிமாற்றத்திற்கான தளமாக செயல்படுகின்றன. பைதான், ஆர் மற்றும் ஜூலியா உள்ளிட்ட பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் கர்னல்கள் எழுதப்படுகின்றன, மேலும் அவர்களால் முடியும்
இந்த டுடோரியலில் என்ன நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்?
Kaggle போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான 3D convolutional neural networks (CNNs) பற்றிய இந்த டுடோரியலில், நாங்கள் பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவோம். இந்த நூலகங்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் மருத்துவ இமேஜிங் தரவுகளுடன் வேலை செய்வதற்கும் அவசியம். பின்வரும் நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்: 1. TensorFlow: TensorFlow என்பது பிரபலமான திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும்.
பயிற்சிகளில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ உலகத் தரவு எவ்வாறு வேறுபடலாம்?
டுடோரியல்களில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ-உலகத் தரவு கணிசமாக வேறுபடலாம், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்காக TensorFlow மற்றும் 3D convolutional neural networks (CNNs) மூலம் ஆழ்ந்த கற்றல். டுடோரியல்கள் பெரும்பாலும் எளிமையான மற்றும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை செயற்கையான நோக்கங்களுக்காக வழங்கும்போது, நிஜ-உலக தரவு பொதுவாக மிகவும் சிக்கலானது மற்றும்