ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹਨ?
ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ 2D ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 2D ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, CNN ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ CNN ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ
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
ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਲਈ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ 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
ਸਪੀਕਰ ਨੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਚੰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਚੱਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ?
ਕਾਗਲ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਚੰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਭਗ ਚੱਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਪੀਕਰ ਨੇ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ
ਸਪੀਕਰ ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੱਟਿਆ?
ਸਪੀਕਰ ਨੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਮਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ। TensorFlow ਅਤੇ Kaggle ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ 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 ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਆਕਾਰ ਵਿਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਪਦੇਸ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਕਾਗਲ ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਗਲ ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ Python, pandas, ਅਤੇ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਮੰਨਦੀ ਹੈ। 1. ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਯਾਤ ਕਰੋ
- 1
- 2