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
কিভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মাত্রা এবং অগ্রগতির পরিপ্রেক্ষিতে 2D নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা?
একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) মাত্রা এবং অগ্রগতির ক্ষেত্রে একটি 2D নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা। এই পার্থক্যগুলি বোঝার জন্য, CNN এবং গভীর শিক্ষায় তাদের প্রয়োগ সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ। একটি সিএনএন হল এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সাধারণত ভিজ্যুয়াল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়
- 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
একটি নম্পি ফাইলে ইমেজ ডেটা সংরক্ষণ করার উদ্দেশ্য কী?
একটি নমপি ফাইলে ইমেজ ডেটা সংরক্ষণ করা গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে, বিশেষত কাগল ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় ব্যবহৃত একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এর জন্য প্রি-প্রসেসিং ডেটার প্রসঙ্গে। এই প্রক্রিয়াটির সাথে ইমেজ ডেটাকে একটি ফরম্যাটে রূপান্তর করা জড়িত যা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ এবং ম্যানিপুলেট করা যায়
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, প্রাক তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, 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
স্পিকার কিভাবে টুকরা টুকরা করার জন্য আনুমানিক খণ্ড আকার গণনা করেছেন?
কাগল ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার প্রেক্ষাপটে টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো শুকানোর পদ্ধতি ব্যবহার করে ইনপুট ডেটার মাত্রা এবং পছন্দসই আউটপুট আকার। 3D কনভোলিউশনাল-এ দক্ষ প্রক্রিয়াকরণ এবং সঠিক ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য এই প্রক্রিয়াটি অপরিহার্য ছিল
- 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
স্পিকার কিভাবে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক খণ্ডে চিত্রের টুকরোগুলির তালিকাটি খণ্ডিত করেছেন?
স্পিকার ব্যাচ প্রসেসিং নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে ছবির স্লাইসগুলির তালিকাকে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক খণ্ডে বিভক্ত করে। TensorFlow এবং Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার সাথে গভীর শিক্ষার প্রেক্ষাপটে, এই প্রক্রিয়াটির মধ্যে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা দক্ষ প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডেটাসেটকে ছোট দল বা ব্যাচে ভাগ করা জড়িত।
- 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
কাগল ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করার সময় চিত্রগুলিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ আকারে পুনরায় আকার দেওয়া কেন গুরুত্বপূর্ণ?
Kaggle ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করার সময়, চিত্রগুলিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ আকারে পুনরায় আকার দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে এমন বিভিন্ন কারণে এই প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্য গুরুত্ব বহন করে। এই বিস্তৃত ব্যাখ্যায়, আমরা উপদেশমূলক বিষয়ে আলোচনা করব
কাগল কার্নেলের পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি CSV ফাইল থেকে লেবেলগুলি কীভাবে পড়া যায়?
ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় টেনসরফ্লো সহ একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের উদ্দেশ্যে একটি কাগল কার্নেলে পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি CSV ফাইল থেকে লেবেলগুলি পড়তে, আপনি নীচে বর্ণিত ধাপগুলি অনুসরণ করতে পারেন৷ এই ব্যাখ্যাটি পাইথন, পান্ডা এবং CSV ফাইলগুলির একটি প্রাথমিক বোঝার অনুমান করে। 1. প্রয়োজনীয় আমদানি করুন
- 1
- 2