Kaggle مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے 3D convolutional neural نیٹ ورک کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ ممکنہ چیلنجز اور نقطہ نظر کیا ہیں؟
Kaggle مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے 3D convolutional neural network (CNN) کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں ممکنہ چیلنجوں میں سے ایک تربیتی ڈیٹا کی دستیابی اور معیار ہے۔ ایک درست اور مضبوط CNN کو تربیت دینے کے لیے، پھیپھڑوں کے کینسر کی تصاویر کے ایک بڑے اور متنوع ڈیٹاسیٹ کی ضرورت ہے۔ تاہم، حاصل کرنا
3D convolutional عصبی نیٹ ورک میں خصوصیات کی تعداد کا اندازہ کیسے لگایا جا سکتا ہے، convolutional paches کے طول و عرض اور چینلز کی تعداد کو دیکھتے ہوئے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ٹینسرفلو کے ساتھ ڈیپ لرننگ میں، 3D کنوولیوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچرز کی تعداد کا حساب کتاب کنوولوشنل پیچ کے طول و عرض اور چینلز کی تعداد پر غور کرنا شامل ہے۔ ایک 3D CNN عام طور پر ایسے کاموں کے لیے استعمال ہوتا ہے جس میں والیومیٹرک ڈیٹا شامل ہوتا ہے، جیسے میڈیکل امیجنگ، جہاں
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے لیے 3D convolutional neural نیٹ ورک کو چلانے میں کون سے اقدامات شامل ہیں؟
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے لیے 3D convolutional neural نیٹ ورک کو چلانے میں کئی مراحل شامل ہیں۔ اس جواب میں، ہم ہر قدم کے اہم پہلوؤں کو اجاگر کرتے ہوئے، عمل کی تفصیلی اور جامع وضاحت فراہم کریں گے۔ مرحلہ 1: ڈیٹا پری پروسیسنگ پہلا قدم ڈیٹا کو پری پروسیس کرنا ہے۔ اس میں لوڈ کرنا شامل ہے۔
"process_data" فنکشن کے پیرامیٹرز کیا ہیں اور ان کی ڈیفالٹ ویلیوز کیا ہیں؟
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے تناظر میں "process_data" فنکشن گہری سیکھنے کے لیے TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے 3D convolutional neural نیٹ ورک کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی پری پروسیسنگ میں ایک اہم قدم ہے۔ یہ فنکشن خام ان پٹ ڈیٹا کو ایک مناسب فارمیٹ میں تیار کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے ذمہ دار ہے جسے فیڈ کیا جا سکتا ہے۔
ہر ٹکڑے کے اندر سلائسوں کی اوسط کا کیا مقصد تھا؟
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے تناظر میں ہر حصے کے اندر سلائسوں کی اوسط کا مقصد اور اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنے کا مقصد والیومیٹرک ڈیٹا سے معنی خیز خصوصیات کو نکالنا اور ماڈل کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنا ہے۔ یہ عمل کی کارکردگی اور کارکردگی کو بڑھانے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے
ایک گرڈ فارمیٹ میں دوبارہ سائز کی تصاویر کو ظاہر کرنے کے لیے ہم کوڈ کو کیسے تبدیل کر سکتے ہیں؟
ایک گرڈ فارمیٹ میں تبدیل شدہ تصاویر کو ظاہر کرنے کے لیے کوڈ میں ترمیم کرنے کے لیے، ہم Python میں matplotlib لائبریری کا استعمال کر سکتے ہیں۔ Matplotlib ایک وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی پلاٹنگ لائبریری ہے جو تصورات کو تخلیق کرنے کے لیے مختلف فنکشن فراہم کرتی ہے۔ سب سے پہلے، ہمیں ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ TensorFlow کے علاوہ، ہم درآمد کریں گے۔
TensorFlow کے ساتھ 3D convolutional neural نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے ڈیٹا کو سنبھالنے کا پہلا قدم کیا ہے؟
TensorFlow کے ساتھ 3D convolutional عصبی نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے Kaggle کے پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے ڈیٹا کو سنبھالنے کے پہلے مرحلے میں ڈیٹا پر مشتمل فائلوں کو پڑھنا شامل ہے۔ یہ قدم بہت اہم ہے کیونکہ یہ بعد میں پری پروسیسنگ اور ماڈل ٹریننگ کے کاموں کی بنیاد رکھتا ہے۔ فائلوں کو پڑھنے کے لیے، ہمیں ڈیٹاسیٹ تک رسائی حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں استعمال ہونے والی تشخیصی میٹرک کیا ہے؟
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں استعمال ہونے والی تشخیصی میٹرک لاگ نقصان میٹرک ہے۔ لاگ نقصان، جسے کراس اینٹروپی نقصان بھی کہا جاتا ہے، درجہ بندی کے کاموں میں عام طور پر استعمال شدہ تشخیصی میٹرک ہے۔ یہ ہر طبقے کے لیے پیش گوئی شدہ امکانات کے لوگارتھم کا حساب لگا کر اور ان کا خلاصہ کرکے ماڈل کی کارکردگی کی پیمائش کرتا ہے۔
عام طور پر کاگل پر مقابلے کیسے بنائے جاتے ہیں؟
Kaggle پر مقابلوں کو عام طور پر مخصوص تشخیصی میٹرکس کی بنیاد پر اسکور کیا جاتا ہے جو ہر مقابلے کے لیے بیان کیے جاتے ہیں۔ یہ میٹرکس شرکاء کے ماڈلز کی کارکردگی کی پیمائش کرنے اور مقابلہ کے لیڈر بورڈ پر ان کی درجہ بندی کا تعین کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے معاملے میں، جو 3D convolutional neural کے استعمال پر توجہ مرکوز کرتا ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, کاگلے پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کا مقابلہ کے ساتھ 3D قیوژنیوال عصبی نیٹ ورک, تعارف, امتحان کا جائزہ