Vad är det utvärderingsmått som används i Kaggle-tävlingen för upptäckt av lungcancer?
Det utvärderingsmått som används i Kaggle-tävlingen för upptäckt av lungcancer är loggförlustmåttet. Loggförlust, även känd som korsentropiförlust, är ett vanligt använt utvärderingsmått i klassificeringsuppgifter. Den mäter prestandan hos en modell genom att beräkna logaritmen för de förutsagda sannolikheterna för varje klass och summera dem över alla
Hur görs vanligtvis poäng för tävlingar på Kaggle?
Tävlingar på Kaggle får vanligtvis poäng baserat på specifika utvärderingsmått som definieras för varje tävling. Dessa mätvärden är utformade för att mäta prestandan hos deltagarnas modeller och bestämma deras ranking på tävlingens topplista. I fallet med Kaggle-tävlingen för upptäckt av lungcancer, som fokuserar på att använda en 3D-konvolutionell neural
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, 3D-omvälvande neuralt nätverk med Kaggle-konkurrens för detektering av lungcancer, Beskrivning, Examensgranskning
Vad är kärnor på Kaggle och hur kan de vara till hjälp?
Kärnor på Kaggle är kodanteckningsböcker som låter användare dela sitt arbete, sina insikter och sin expertis med Kaggle-communityt. De fungerar som en plattform för kollaborativt lärande och kunskapsutbyte inom området artificiell intelligens och maskininlärning. Kärnor är skrivna på olika programmeringsspråk, inklusive Python, R och Julia, och de kan
Vilka bibliotek kommer att användas i denna handledning?
I den här handledningen om 3D-konvolutionella neurala nätverk (CNN) för upptäckt av lungcancer i Kaggle-tävlingen kommer vi att använda flera bibliotek. Dessa bibliotek är viktiga för att implementera modeller för djupinlärning och arbeta med medicinsk bilddata. Följande bibliotek kommer att användas: 1. TensorFlow: TensorFlow är ett populärt ramverk för djupinlärning med öppen källkod som utvecklats
Hur kan verklig data skilja sig från de datauppsättningar som används i handledningar?
Verkliga data kan avsevärt skilja sig från de datauppsättningar som används i handledningar, särskilt inom området artificiell intelligens, särskilt djupinlärning med TensorFlow och 3D-konvolutionella neurala nätverk (CNN) för upptäckt av lungcancer i Kaggle-tävlingen. Även om självstudiekurser ofta tillhandahåller förenklade och kurerade datauppsättningar för didaktiska syften, är data i den verkliga världen vanligtvis mer komplexa och