Hin dijwarî û nêzîkatiyên potansiyel ji bo baştirkirina performansa tora neuralî ya 3D-ya hevgirtî ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de çi ne?
Yek ji kêşeyên potansiyel ên di baştirkirina performansa torgilokek neuralî ya 3D (CNN) de ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de hebûna û kalîteya daneyên perwerdehiyê ye. Ji bo perwerdekirina CNNek rastîn û bihêz, databasek mezin û cihêreng a wêneyên kansera pişikê hewce ye. Lêbelê, wergirtin
Tora neuralî ya konvolutional 3D çawa ji torgilokek 2D di warê pîvan û gavê de cûda dibe?
Tora neuralî ya konvolutional 3D (CNN) ji torgilokek 2D di warê pîvan û gavê de cûda dibe. Ji bo ku hûn van cûdahiyan fam bikin, girîng e ku meriv têgihîştinek bingehîn a CNN û serîlêdana wan di fêrbûna kûr de hebe. CNN celebek tora neuralî ye ku bi gelemperî ji bo analîzkirina daneyên dîtbarî wekî mînak tê bikar anîn
Ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle ku bi karanîna TensorFlow ve tê xebitandin, gavên ku di meşandina torgilokek neuralî ya 3D de têkildar in çi ne?
Rêvekirina torgilokek neuralî ya 3D ya ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi karanîna TensorFlow çend gavan vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh û berfireh a pêvajoyê pêşkêş bikin, ku aliyên sereke yên her gavê ronî bikin. Gav 1: Pêş-pêvajoya daneyan Pêngava yekem ew e ku meriv berê xwe bide pêvajoyê. Ev barkirina barkirinê pêk tîne
Armanca hilanîna daneyên wêneyê li pelek numpy çi ye?
Tomarkirina daneya wêneyê li pelek numpy di warê fêrbûna kûr de, bi taybetî di çarçoweya pêş-pêvajoya daneyan de ji bo tora neuralî ya 3D ya tevlihev (CNN) ku di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de tê bikar anîn de, armancek girîng xizmet dike. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên wêneyê di nav formatek ku dikare bi bandor were hilanîn û manîpulekirin vedihewîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Daneyên pêş-pêvajoyê, Nirxandina îmtîhanê
Parametreyên fonksiyona "process_data" çi ne û nirxên wan ên xwerû çi ne?
Fonksiyona "process_data" di çarçoveya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de gavek girîng e di pêş-pêvajoya daneyan de ji bo perwerdekirina tora neuralî ya 3D ya ku TensorFlow bikar tîne ji bo fêrbûna kûr. Ev fonksiyon ji bo amadekirin û veguheztina daneya têketina xav di formatek maqûl de ku dikare were veguheztin berpirsiyar e
Axaftvan ji bo perçekirina perçeyan mezinahiya qederê çawa hesab kir?
Ji bo hesabkirina qebareya hûrgelê ya ji bo perçekirina perçeyan di çarçoweya pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, axaftvan rêgezek birêkûpêk bikar anî ku tê de pîvanên daneya têketinê û mezinahiya derana xwestinê dihesibîne. Ev pêvajo ji bo peydakirina pêvajoyek bikêr û encamên rast di konvoka 3D de girîng bû
Axaftvan navnîşa perçeyên wêneyê çawa xist nav hejmareke sabît ya perçeyan?
Axaftvan navnîşa perçeyên wêneyê bi karanîna teknîkek ku jê re tê gotin pêvajoyek hevîrê tê gotin li hejmareke sabît perçe perçe kir. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi TensorFlow û pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de, ev pêvajo ji bo pêvajoyek bikêr ji hêla torgilokek neuralî ya 3D ve dabeşkirina daneyê li komên piçûktir an koman pêk tîne.
Em çawa dikarin kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin?
Ji bo ku kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin, em dikarin pirtûkxaneya matplotlib li Python bikar bînin. Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyê ya ku bi berfirehî tê bikar anîn e ku ji bo afirandina dîmenan fonksiyonên cihêreng peyda dike. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Ji bilî TensorFlow, em ê import bikin
Dema ku ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi torgilokek neuralî ya 3D re dixebitin çima girîng e ku meriv mezinahiya wêneyan bi pîvanek domdar veguhezîne?
Dema ku ji bo pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê Kaggle bi torgilokek neuralî ya konvolutional 3D re dixebitin, pir girîng e ku hûn mezinahiya wêneyan bi pîvanek domdar veguherînin. Ev pêvajo ji ber çend sedemên ku rasterast bandorê li performansa û rastbûna modelê dikin girîngiyek girîng digire. Di vê ravekirina berfireh de, em ê li ser dîdaktîkê bigerin
Meriv çawa bi karanîna pirtûkxaneya pandayan a di kernel Kaggle de etîket ji pelek CSV-ê têne xwendin?
Ji bo xwendina etîketan ji pelek CSV bi karanîna pirtûkxaneya pandayan a di kernelek Kaggle de ji bo armanca tora neuralî ya 3D ya bi TensorFlow re di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê de, hûn dikarin gavên ku li jêr hatine destnîşan kirin bişopînin. Ev ravekirin têgihiştinek bingehîn a pelên Python, panda û CSV digire. 1. Import ya pêwîst
- 1
- 2