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
طول و عرض اور پیشرفت کے لحاظ سے 3D convolutional عصبی نیٹ ورک 2D نیٹ ورک سے کیسے مختلف ہے؟
ایک 3D convolutional neural network (CNN) طول و عرض اور پیش قدمی کے لحاظ سے 2D نیٹ ورک سے مختلف ہے۔ ان اختلافات کو سمجھنے کے لیے، CNNs کی بنیادی تفہیم اور گہری سیکھنے میں ان کے اطلاق کا ہونا ضروری ہے۔ CNN ایک قسم کا اعصابی نیٹ ورک ہے جو عام طور پر بصری ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے جیسے
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۔
تصویری ڈیٹا کو نمپی فائل میں محفوظ کرنے کا مقصد کیا ہے؟
تصویری ڈیٹا کو ایک نمی فائل میں محفوظ کرنا گہری سیکھنے کے میدان میں ایک اہم مقصد کی تکمیل کرتا ہے، خاص طور پر Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں استعمال ہونے والے 3D convolutional neural network (CNN) کے لیے ڈیٹا پری پروسیسنگ کے تناظر میں۔ اس عمل میں تصویری ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جسے مؤثر طریقے سے ذخیرہ اور ہیرا پھیری کی جا سکتی 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, ڈیٹا کو آگے بڑھانا, امتحان کا جائزہ
"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۔
سپیکر نے ٹکڑوں کو کاٹنے کے لیے اندازاً ٹکڑا سائز کا حساب کیسے لگایا؟
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے تناظر میں سلائسوں کو ٹکڑا کرنے کے لئے تخمینی ٹکڑا سائز کا حساب لگانے کے لئے، اسپیکر نے ایک منظم طریقہ استعمال کیا جس میں ان پٹ ڈیٹا کے طول و عرض اور مطلوبہ آؤٹ پٹ سائز پر غور کرنا شامل تھا۔ یہ عمل 3D convolutional میں موثر پروسیسنگ اور درست نتائج کو یقینی بنانے کے لیے ضروری تھا۔
- 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, ڈیٹا کا سائز تبدیل کرنا, امتحان کا جائزہ
اسپیکر نے تصویر کے ٹکڑوں کی فہرست کو ایک مقررہ تعداد میں ٹکڑوں میں کیسے تقسیم کیا؟
اسپیکر نے بیچ پروسیسنگ نامی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کے ٹکڑوں کی فہرست کو ٹکڑوں کی ایک مقررہ تعداد میں تقسیم کیا۔ TensorFlow اور Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے ساتھ گہری سیکھنے کے تناظر میں، اس عمل میں ڈیٹاسیٹ کو چھوٹے گروپوں یا بیچوں میں 3D convolutional neural نیٹ ورک کے ذریعے موثر پروسیسنگ کے لیے تقسیم کرنا شامل 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 پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے لیے 3D convolutional neural نیٹ ورک کے ساتھ کام کرتے وقت تصاویر کا سائز تبدیل کرنا کیوں ضروری ہے؟
جب Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے کے لیے 3D convolutional عصبی نیٹ ورک کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو یہ بہت ضروری ہے کہ تصاویر کا سائز تبدیل کر کے ایک مستقل سائز میں لایا جائے۔ ماڈل کی کارکردگی اور درستگی کو براہ راست متاثر کرنے والی متعدد وجوہات کی بنا پر یہ عمل بہت اہمیت رکھتا ہے۔ اس جامع وضاحت میں، ہم درسیات کا جائزہ لیں گے۔
کیگل کرنل میں پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے CSV فائل سے لیبلز کو کیسے پڑھا جا سکتا ہے؟
پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں TensorFlow کے ساتھ 3D convolutional neural نیٹ ورک کے مقصد کے لیے Kaggle kernel میں pandas لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے CSV فائل سے لیبلز کو پڑھنے کے لیے، آپ ذیل میں بتائے گئے اقدامات پر عمل کر سکتے ہیں۔ یہ وضاحت ازگر، پانڈوں، اور CSV فائلوں کی بنیادی تفہیم کو فرض کرتی ہے۔ 1. ضروری درآمد کریں۔
- 1
- 2