ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
"process_data" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਫੌਲਟ ਮੁੱਲ ਕੀ ਹਨ?
Kaggle ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ "process_data" ਫੰਕਸ਼ਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਰੀਸਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਗਰਿੱਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। Matplotlib ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। TensorFlow ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੇ ਨਾਲ 3 ਡੀ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਕਾਗਲ ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਕੇਜ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
Kaggle ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ Kaggle ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਕੇਜ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੇ ਨਾਲ 3 ਡੀ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਫਾਇਲਾਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਕਾਗਲ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕੀ ਹੈ?
ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲੌਗ ਨੁਕਸਾਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਲੌਗ ਨੁਕਸਾਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਰਾਸ-ਐਂਟ੍ਰੋਪੀ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਲਘੂਗਣਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਦੇ ਉੱਪਰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ
ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਕਰਨਲ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਕੈਗਲ 'ਤੇ ਕਰਨਲ ਕੋਡ ਨੋਟਬੁੱਕ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ, ਸੂਝ, ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਕਾਗਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਰਨਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ, ਆਰ, ਅਤੇ ਜੂਲੀਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਕੁੱਤੇ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਗਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੁੱਤਿਆਂ ਬਨਾਮ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਗਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। Kaggle, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਗਲੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਲੈਬ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ NCAA ਅਤੇ Kaggle ਨਾਲ Google Cloud ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
Google ਕਲਾਊਡ, ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਲਜੀਏਟ ਐਥਲੈਟਿਕ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ (NCAA), ਅਤੇ Kaggle ਵਿਚਕਾਰ ਭਾਈਵਾਲੀ GCP ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ BigQuery ਨਾਲ NCAA ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ Google ਕਲਾਊਡ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ, NCAA ਦਾ ਅਮੀਰ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਲਈ Kaggle ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- 1
- 2