کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
TensorBoard اور Matplotlib دونوں طاقتور ٹولز ہیں جو PyTorch میں لاگو کیے گئے ڈیپ لرننگ پروجیکٹس میں ڈیٹا اور ماڈل کی کارکردگی کو دیکھنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ جبکہ Matplotlib ایک ورسٹائل پلاٹنگ لائبریری ہے جسے مختلف قسم کے گراف اور چارٹ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، TensorBoard مزید خصوصی خصوصیات پیش کرتا ہے جو خاص طور پر گہری سیکھنے کے کاموں کے لیے تیار کی گئی ہیں۔ اس تناظر میں، دی
ہم تربیت یافتہ ماڈل کی درستگی اور نقصان کی اقدار کو کیسے گراف کر سکتے ہیں؟
گہری تعلیم کے میدان میں تربیت یافتہ ماڈل کی درستگی اور نقصان کی قدروں کو گراف کرنے کے لیے، ہم Python اور PyTorch میں دستیاب مختلف تکنیکوں اور ٹولز کو استعمال کر سکتے ہیں۔ درستگی اور نقصان کی اقدار کی نگرانی ہمارے ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے اور اس کی تربیت اور اصلاح کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔ اس میں
ہم میٹپلوٹلیب کا استعمال کرتے ہوئے پھیپھڑوں کے اسکین سلائسوں کے پکسل ارے کیسے دکھا سکتے ہیں؟
میٹپلوٹلیب کا استعمال کرتے ہوئے پھیپھڑوں کے اسکین سلائسوں کی پکسل اریوں کو ظاہر کرنے کے لیے، ہم مرحلہ وار عمل کی پیروی کر سکتے ہیں۔ Matplotlib ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی Python لائبریری ہے، اور یہ اعلیٰ معیار کے پلاٹ اور تصاویر بنانے کے لیے مختلف فنکشنز اور ٹولز فراہم کرتی ہے۔ سب سے پہلے، ہمیں ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم matplotlib لائبریری درآمد کریں گے۔
Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں پھیپھڑوں کے اسکینوں کو دیکھنے کے لیے ہمیں کن لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے؟
TensorFlow کے ساتھ 3D convolutional neural نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے Kaggle پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے مقابلے میں پھیپھڑوں کے اسکینوں کو دیکھنے کے لیے، ہمیں کئی لائبریریاں درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ لائبریریاں پھیپھڑوں کے اسکین ڈیٹا کو لوڈ، پری پروسیس، اور تصور کرنے کے لیے ضروری ٹولز اور فنکشن فراہم کرتی ہیں۔ 1. TensorFlow: TensorFlow ایک مقبول ڈیپ لرننگ لائبریری ہے جو
اس ٹیوٹوریل میں کون سی لائبریریاں استعمال کی جائیں گی؟
Kaggle مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے 3D convolutional neural networks (CNNs) کے اس ٹیوٹوریل میں، ہم کئی لائبریریوں کا استعمال کریں گے۔ یہ لائبریریاں گہری سیکھنے کے ماڈل کو نافذ کرنے اور میڈیکل امیجنگ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ضروری ہیں۔ درج ذیل لائبریریوں کو استعمال کیا جائے گا: 1. TensorFlow: TensorFlow ایک مقبول اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے جو تیار کیا گیا ہے۔
Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے SVM بنانے کے لیے ضروری لائبریریاں کیا ہیں؟
Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے ایک سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) بنانے کے لیے، کئی ضروری لائبریریاں ہیں جن سے استفادہ کیا جا سکتا ہے۔ یہ لائبریریاں SVM الگورتھم کو لاگو کرنے اور مشین لرننگ کے مختلف کاموں کو انجام دینے کے لیے مطلوبہ افعال فراہم کرتی ہیں۔ اس جامع جواب میں، ہم ان کلیدی لائبریریوں پر تبادلہ خیال کریں گے جنہیں SVM بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, سپورٹ ویکٹر مشین, شروع سے ایک SVM تشکیل دے رہا ہے, امتحان کا جائزہ
آپ Python میں matplotlib ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو کیسے دیکھتے ہیں؟
Python میں matplotlib ماڈیول مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے شعبے میں ڈیٹا کو دیکھنے کے لیے ایک طاقتور ٹول ہے۔ یہ افعال اور خصوصیات کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے جو صارفین کو اپنے ڈیٹا کو بہتر طور پر سمجھنے اور تجزیہ کرنے کے لیے اعلیٰ معیار کے پلاٹ اور چارٹ بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ اس جواب میں، میں استعمال کرنے کا طریقہ بتاؤں گا۔
ہم ازگر کا استعمال کرتے ہوئے سکیٹر پلاٹ میں ڈیٹا پوائنٹس کا تصور کیسے کر سکتے ہیں؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں، ڈیٹا کا تصور کرنا ڈیٹاسیٹ کے اندر پیٹرن اور تعلقات کو سمجھنے کے لیے ایک اہم قدم ہے۔ سکیٹر پلاٹ کا استعمال عام طور پر دو متغیر کے درمیان تعلق کو دیکھنے کے لیے کیا جاتا ہے، جہاں ہر ڈیٹا پوائنٹ کو پلاٹ پر مارکر کے ذریعے دکھایا جاتا ہے۔ ازگر کئی لائبریریاں اور ٹولز مہیا کرتا ہے جو بناتے ہیں۔
Python میں ریگریشن تجزیہ کرنے کے لیے کون سی ضروری لائبریریاں انسٹال کرنے کی ضرورت ہے؟
Python میں رجعت کا تجزیہ کرنے کے لیے، کئی ضروری لائبریریاں ہیں جنہیں انسٹال کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ لائبریریاں رجعت کے تجزیہ کے کاموں کے لیے ضروری ٹولز اور فنکشنز فراہم کرتی ہیں۔ اس جواب میں، ہم رجعت کے تجزیہ کے لیے Python میں استعمال ہونے والی کلیدی لائبریریوں کو تلاش کریں گے اور ان کی فعالیتوں اور ایپلی کیشنز پر بات کریں گے۔ 1. NumPy: NumPy ایک ہے۔
ڈیٹالب کون سی ویژولائزیشن لائبریری استعمال کرتا ہے اور یہ پروگرامنگ لینگویجز کے درمیان ارتباط کو دیکھنے میں کس طرح مدد کرتا ہے؟
Datalab، گوگل کلاؤڈ کی طرف سے فراہم کردہ ایک طاقتور نوٹ بک پر مبنی ٹول، ڈیٹا کی تلاش اور تجزیہ کے لیے متعدد خصوصیات پیش کرتا ہے۔ جب پروگرامنگ زبانوں کے درمیان ارتباط کو تصور کرنے کی بات آتی ہے، تو Datalab Matplotlib نامی ایک مشہور ویژولائزیشن لائبریری کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ Matplotlib Python میں ایک جامع لائبریری ہے جو مختلف قسم کے پلاٹ اور چارٹ بنانے کے قابل بناتی ہے، بشمول
- 1
- 2