Kokia vertinimo metrika naudojama Kaggle plaučių vėžio nustatymo konkurse?
Kaggle plaučių vėžio nustatymo varžybose naudojama vertinimo metrika yra log nuostolių metrika. Log praradimas, taip pat žinomas kaip kryžminės entropijos praradimas, yra dažniausiai naudojama vertinimo metrika atliekant klasifikavimo užduotis. Jis matuoja modelio našumą, apskaičiuodamas kiekvienos klasės numatomų tikimybių logaritmą ir jas sumuodamas iš visų
Kaip „Kaggle“ varžybose paprastai vertinami balai?
„Kaggle“ varžybos paprastai įvertinamos pagal konkrečias vertinimo metrikas, kurios yra apibrėžtos kiekvienam konkursui. Šie rodikliai skirti matuoti dalyvių modelių našumą ir nustatyti jų reitingą konkurso lyderių lentelėje. Kaggle plaučių vėžio aptikimo varžybose, kuriose pagrindinis dėmesys skiriamas 3D konvoliucinio nervo naudojimui
Kas yra Kaggle branduoliai ir kuo jie gali būti naudingi?
Kaggle branduoliai yra kodų bloknotai, leidžiantys vartotojams dalytis savo darbu, įžvalgomis ir patirtimi su Kaggle bendruomene. Jie yra mokymosi bendradarbiaujant ir žinių mainų dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje platforma. Branduoliai parašyti įvairiomis programavimo kalbomis, įskaitant Python, R ir Julia, ir jie gali
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“, 3D konvoliucinis neuroninis tinklas su Kaggle plaučių vėžio nustatymo konkurencija, Įvadas, Egzamino peržiūra
Kokios bibliotekos bus naudojamos šioje mokymo programoje?
Šioje pamokoje apie 3D konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), skirtus plaučių vėžiui aptikti Kaggle varžybose, naudosime kelias bibliotekas. Šios bibliotekos yra būtinos diegiant giluminio mokymosi modelius ir dirbant su medicininių vaizdų duomenimis. Bus naudojamos šios bibliotekos: 1. TensorFlow: TensorFlow yra populiari atvirojo kodo giluminio mokymosi sistema, sukurta.
Kuo realaus pasaulio duomenys gali skirtis nuo mokymo programose naudojamų duomenų rinkinių?
Realaus pasaulio duomenys gali labai skirtis nuo duomenų rinkinių, naudojamų mokymo programose, ypač dirbtinio intelekto srityje, ypač gilaus mokymosi su TensorFlow ir 3D konvoliuciniais neuroniniais tinklais (CNN) plaučių vėžiui aptikti Kaggle konkurse. Nors mokymo programose dažnai pateikiami supaprastinti ir kuruojami duomenų rinkiniai didaktiniais tikslais, realūs duomenys paprastai yra sudėtingesni ir sudėtingesni.