কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কিছু সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জ এবং পদ্ধতিগুলি কী কী?
Kaggle প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর কর্মক্ষমতা উন্নত করার সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল প্রশিক্ষণ ডেটার প্রাপ্যতা এবং গুণমান। একটি সঠিক এবং শক্তিশালী CNN প্রশিক্ষণের জন্য, ফুসফুসের ক্যান্সারের চিত্রগুলির একটি বড় এবং বৈচিত্র্যময় ডেটাসেট প্রয়োজন। তবে, প্রাপ্তি
কনভোল্যুশনাল প্যাচের মাত্রা এবং চ্যানেলের সংখ্যা বিবেচনা করে কীভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা গণনা করা যেতে পারে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে টেনসরফ্লো-এর সাথে ডিপ লার্নিং-এ, একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা গণনার ক্ষেত্রে কনভোলিউশনাল প্যাচের মাত্রা এবং চ্যানেলের সংখ্যা বিবেচনা করা হয়। একটি 3D CNN সাধারণত ভলিউমেট্রিক ডেটা জড়িত কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন মেডিকেল ইমেজিং, যেখানে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, নেটওয়ার্ক চলছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow ব্যবহার করে Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
TensorFlow ব্যবহার করে Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর জন্য বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত। এই উত্তরে, আমরা প্রতিটি ধাপের মূল দিকগুলি হাইলাইট করে প্রক্রিয়াটির একটি বিশদ এবং ব্যাপক ব্যাখ্যা প্রদান করব। ধাপ 1: ডেটা প্রিপ্রসেসিং প্রথম ধাপ হল ডেটা প্রিপ্রসেস করা। এই লোড জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, নেটওয়ার্ক চলছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
"process_data" ফাংশনের প্যারামিটারগুলি কী এবং তাদের ডিফল্ট মানগুলি কী কী?
Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার প্রেক্ষাপটে "process_data" ফাংশনটি গভীর শিক্ষার জন্য TensorFlow ব্যবহার করে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ডেটার প্রি-প্রসেসিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই ফাংশনটি কাঁচা ইনপুট ডেটা প্রস্তুত এবং রূপান্তরিত করার জন্য দায়ী একটি উপযুক্ত বিন্যাসে যা খাওয়ানো যেতে পারে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, প্রাক তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রতিটি খণ্ডের মধ্যে স্লাইস গড় করার উদ্দেশ্য কি ছিল?
Kaggle ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার প্রেক্ষাপটে প্রতিটি খণ্ডের মধ্যে স্লাইস গড় করার উদ্দেশ্য এবং ডেটার আকার পরিবর্তন করা হল ভলিউমেট্রিক ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা এবং মডেলের গণনাগত জটিলতা হ্রাস করা। এই প্রক্রিয়াটি কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, তথ্য পুনরায় আকার দিচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকার চিত্র প্রদর্শন করতে কোড পরিবর্তন করতে পারি?
একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকারের চিত্রগুলি প্রদর্শন করার জন্য কোডটি পরিবর্তন করতে, আমরা পাইথনে ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি। Matplotlib হল একটি বহুল ব্যবহৃত প্লটিং লাইব্রেরি যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরির জন্য বিভিন্ন ধরনের ফাংশন প্রদান করে। প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। TensorFlow ছাড়াও, আমরা আমদানি করব
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, visualizing, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow-এর সাথে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য ডেটা পরিচালনার প্রথম পদক্ষেপ কী?
টেনসরফ্লো সহ একটি 3D কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার ডেটা পরিচালনার প্রথম ধাপে ডেটা ধারণকারী ফাইলগুলি পড়া জড়িত। এই পদক্ষেপটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি পরবর্তী প্রিপ্রসেসিং এবং মডেল প্রশিক্ষণের কাজগুলির ভিত্তি স্থাপন করে। ফাইলগুলি পড়ার জন্য, আমাদের ডেটাসেট অ্যাক্সেস করতে হবে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, ফাইল পড়া, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় ব্যবহৃত মূল্যায়ন মেট্রিক কী?
কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় ব্যবহৃত মূল্যায়ন মেট্রিক হল লগ লস মেট্রিক। লগ লস, ক্রস-এনট্রপি লস নামেও পরিচিত, শ্রেণীবিভাগের কাজগুলিতে একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত মূল্যায়ন মেট্রিক। এটি প্রতিটি শ্রেণীর জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভাব্যতার লগারিদম গণনা করে এবং সেগুলিকে সব মিলিয়ে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রতিযোগিতাগুলো সাধারণত কাগল-এ কীভাবে স্কোর করা হয়?
কাগলের প্রতিযোগিতাগুলি সাধারণত নির্দিষ্ট মূল্যায়ন মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে স্কোর করা হয় যা প্রতিটি প্রতিযোগিতার জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই মেট্রিক্সগুলি প্রতিযোগীদের মডেলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে এবং প্রতিযোগিতার লিডারবোর্ডে তাদের র্যাঙ্কিং নির্ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। কাগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার ক্ষেত্রে, যা একটি 3D কনভোল্যুশনাল নিউরাল ব্যবহার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, ভূমিকা, পরীক্ষার পর্যালোচনা