Metrîka nirxandinê di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de çi ye?
Metrîka nirxandinê ya ku di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de tê bikar anîn metrîka windabûna têketinê ye. Wendabûna têketinê, ku wekî windabûna cross-entropy jî tê zanîn, metrîka nirxandinê ya bi gelemperî di karên dabeşkirinê de tê bikar anîn. Ew performansa modelekê bi hesabkirina logarîtma îhtîmalên pêşbînîkirî ji bo her polê û berhevkirina wan li ser hemî dipîve.
Pêşbazî bi gelemperî li ser Kaggle çawa têne tomar kirin?
Pêşbaziyên li ser Kaggle bi gelemperî li ser bingeha metrîkên nirxandina taybetî yên ku ji bo her pêşbaziyê têne destnîşan kirin têne tomar kirin. Van metrîkan ji bo pîvandina performansa modelên beşdaran têne çêkirin û rêza wan li ser tabloya pêşbaziyê diyar dikin. Di mijara pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, ku balê dikişîne ser karanîna neuralek konvokî ya 3D
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Pêşkêş, Nirxandina îmtîhanê
Kernelên li ser Kaggle çi ne û ew çawa dikarin bibin alîkar?
Kernelên li ser Kaggle notebookên kodê ne ku destûrê didin bikarhêneran ku kar, nêrîn û pisporiya xwe bi civata Kaggle re parve bikin. Ew di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de wekî platformek ji fêrbûna hevkar û danûstendina zanînê re xizmet dikin. Kernel bi zimanên bernamesaziyê yên cihêreng têne nivîsandin, di nav de Python, R, û Julia, û ew dikarin
Di vê tutoriyê de dê kîjan pirtûkxane werin bikar anîn?
Di vê dersê de li ser torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de, em ê gelek pirtûkxane bikar bînin. Van pirtûkxane ji bo pêkanîna modelên fêrbûna kûr û xebata bi daneyên wênekêşiya bijîjkî re girîng in. Pirtûkxaneyên jêrîn dê werin bikar anîn: 1. TensorFlow: TensorFlow çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku hatî pêşve xistin.
Daneyên cîhana rastîn çawa dikarin ji berhevokên ku di dersan de têne bikar anîn cûda bibin?
Daneyên cîhana rastîn dikarin ji berhevokên ku di dersan de têne bikar anîn de bi girîngî cûda bibin, nemaze di warê îstîxbarata sûnî, nemaze fêrbûna kûr bi TensorFlow û torên neuralî yên 3D (CNN) ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Dema ku dersan bi gelemperî ji bo mebestên dîdaktîk danehevên sadekirî û birêkûpêk peyda dikin, daneyên cîhana rast bi gelemperî tevlihevtir in û