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
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ 3D CNN ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਜਿੱਥੇ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਲਈ ਕੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਸਥਾਨਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਡਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। CNN ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਮੇਤ
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
ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਹੌਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਗਰਮ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਕਾਗਲ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
"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