Milyen értékelési mérőszámot használnak a Kaggle tüdőrák kimutatási versenyben?
A Kaggle tüdőrák kimutatási versenyben használt értékelési mérőszám a log loss metrika. A log veszteség, más néven keresztentrópia veszteség, az osztályozási feladatokban gyakran használt értékelési mérőszám. A modell teljesítményét úgy méri, hogy kiszámítja az egyes osztályok előre jelzett valószínűségeinek logaritmusát, és összeadja azokat az összes
Általában hogyan pontozzák a versenyeket a Kaggle-n?
A Kaggle versenyeit általában az egyes versenyekre meghatározott értékelési mutatók alapján pontozzák. Ezek a mérőszámok a résztvevők modelljei teljesítményének mérésére és a verseny ranglistáján elfoglalt helyezésük meghatározására szolgálnak. A Kaggle tüdőrák kimutatási verseny esetében, amely egy 3D konvolúciós neurális használatára összpontosít
Mik azok a kernelek a Kaggle-n, és hogyan lehetnek hasznosak?
A Kaggle rendszermagjai olyan kódfüzetek, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy megosszák munkájukat, betekintéseiket és szakértelmüket a Kaggle közösséggel. Platformként szolgálnak az együttműködésen alapuló tanuláshoz és tudáscseréhez a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén. A kerneleket különféle programozási nyelveken írják, beleértve a Pythont, az R-t és a Juliát, és megtehetik
Milyen könyvtárakat fog használni ebben az oktatóanyagban?
Ebben a 3D konvolúciós neurális hálózatokról (CNN-ekről) szóló oktatóanyagban a tüdőrák kimutatására a Kaggle-versenyben számos könyvtárat fogunk használni. Ezek a könyvtárak elengedhetetlenek a mély tanulási modellek megvalósításához és az orvosi képalkotó adatokkal való munkavégzéshez. A következő könyvtárak kerülnek felhasználásra: 1. TensorFlow: A TensorFlow egy népszerű nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer, amelyet fejlesztettek ki.
Miben térhetnek el a valós adatok az oktatóanyagokban használt adatkészletektől?
A valós adatok jelentősen eltérhetnek az oktatóanyagokban használt adatkészletektől, különösen a mesterséges intelligencia területén, különös tekintettel a TensorFlow-val végzett mély tanulásra és a 3D konvolúciós neurális hálózatokra (CNN) a tüdőrák kimutatására a Kaggle-versenyben. Míg az oktatóanyagok gyakran egyszerűsített és válogatott adatkészleteket kínálnak didaktikai célokra, a valós adatok általában összetettebbek és összetettebbek.