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۔
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۔
Kaggle کرنل میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ہینڈل اور تجزیہ کرنے کے لیے ضروری پیکجز کیسے انسٹال کیے جا سکتے ہیں؟
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے ساتھ 3D convolutional عصبی نیٹ ورک کے مقصد کے لیے Kaggle کرنل میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ہینڈل اور تجزیہ کرنے کے لیے، مخصوص پیکجز کو انسٹال کرنا ضروری ہے۔ یہ پیکجز ڈیٹا کو پڑھنے، پری پروسیسنگ اور تجزیہ کرنے کے لیے ضروری ٹولز اور افعال فراہم کرتے ہیں۔ اس جواب میں ہم ضروری بات کریں گے۔
- 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, فائلیں پڑھنا, امتحان کا جائزہ
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
Kaggle پر دانا کیا ہیں اور وہ کیسے مددگار ہو سکتے ہیں؟
Kaggle پر کرنلز کوڈ نوٹ بک ہیں جو صارفین کو اپنے کام، بصیرت اور مہارت کو Kaggle کمیونٹی کے ساتھ شیئر کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ وہ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں باہمی تعاون کے ساتھ سیکھنے اور علم کے تبادلے کے لیے ایک پلیٹ فارم کے طور پر کام کرتے ہیں۔ دانا مختلف پروگرامنگ زبانوں میں لکھا جاتا ہے، بشمول ازگر، آر، اور جولیا، اور وہ کر سکتے ہیں۔
کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت میں نیٹ ورک کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کاگل کو پیشین گوئیاں پیش کرنے کی کیا اہمیت ہے؟
کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت میں نیٹ ورک کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کاگل کو پیشن گوئیاں پیش کرنا مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں اہم اہمیت رکھتا ہے۔ Kaggle، ڈیٹا سائنس مقابلوں کا ایک مقبول پلیٹ فارم، مختلف ماڈلز اور الگورتھم کا بینچ مارک اور موازنہ کرنے کا ایک منفرد موقع فراہم کرتا ہے۔ Kaggle مقابلوں میں حصہ لے کر، محققین اور پریکٹیشنرز کر سکتے ہیں
لیب کے تناظر میں NCAA اور Kaggle کے ساتھ Google Cloud کی شراکت کی کیا اہمیت ہے؟
Google Cloud، National Collegiate Athletic Association (NCAA) اور Kaggle کے درمیان شراکت GCP لیبز کے تناظر میں خاص طور پر BigQuery کے ساتھ NCAA ڈیٹا کی تلاش میں اہم اہمیت رکھتی ہے۔ یہ تعاون کلاؤڈ کمپیوٹنگ میں گوگل کلاؤڈ کی مہارت، NCAA کا بھرپور ڈیٹاسیٹ، اور ڈیٹا سائنس مقابلوں کے لیے Kaggle کے پلیٹ فارم کو اکٹھا کرتا ہے۔
- 1
- 2