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۔
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۔
حقیقی دنیا کا ڈیٹا ٹیوٹوریلز میں استعمال ہونے والے ڈیٹاسیٹس سے کیسے مختلف ہو سکتا ہے؟
حقیقی دنیا کا ڈیٹا ٹیوٹوریلز میں استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹس سے نمایاں طور پر مختلف ہو سکتا ہے، خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ٹینسرفلو اور تھری ڈی کنوولیشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs) کے ساتھ گہرے سیکھنے کے لیے کاگل مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے۔ اگرچہ ٹیوٹوریلز اکثر تدریسی مقاصد کے لیے آسان اور تیار کردہ ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہیں، حقیقی دنیا کا ڈیٹا عام طور پر زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے اور