Wat is die evalueringsmetriek wat in die Kaggle-longkankeropsporingskompetisie gebruik word?
Die evalueringsmetriek wat in die Kaggle-longkankeropsporingskompetisie gebruik word, is die logverlies-metriek. Logverlies, ook bekend as kruis-entropieverlies, is 'n algemeen gebruikte evalueringsmetriek in klassifikasietake. Dit meet die prestasie van 'n model deur die logaritme van die voorspelde waarskynlikhede vir elke klas te bereken en dit oor almal op te som
Hoe word kompetisies tipies op Kaggle behaal?
Kompetisies op Kaggle word tipies aangeteken op grond van spesifieke evalueringsmaatstawwe wat vir elke kompetisie gedefinieer word. Hierdie maatstawwe is ontwerp om die prestasie van die deelnemers se modelle te meet en hul posisie op die kompetisie se puntelys te bepaal. In die geval van die Kaggle-longkankeropsporingskompetisie, wat fokus op die gebruik van 'n 3D-konvolusionele neurale
Wat is pitte op Kaggle en hoe kan dit nuttig wees?
Kernels on Kaggle is kode-notaboeke wat gebruikers toelaat om hul werk, insigte en kundigheid met die Kaggle-gemeenskap te deel. Hulle dien as 'n platform vir samewerkende leer en kennisuitruiling op die gebied van kunsmatige intelligensie en masjienleer. Pitte word in verskeie programmeertale geskryf, insluitend Python, R en Julia, en hulle kan
Watter biblioteke sal in hierdie tutoriaal gebruik word?
In hierdie tutoriaal oor 3D-konvolusionele neurale netwerke (CNN's) vir longkanker-opsporing in die Kaggle-kompetisie, sal ons verskeie biblioteke gebruik. Hierdie biblioteke is noodsaaklik vir die implementering van diepleermodelle en om met mediese beeldingdata te werk. Die volgende biblioteke sal gebruik word: 1. TensorFlow: TensorFlow is 'n gewilde oopbron-dieplerraamwerk wat ontwikkel is
Hoe kan werklike data verskil van die datastelle wat in tutoriale gebruik word?
Werklike data kan aansienlik verskil van die datastelle wat in tutoriale gebruik word, veral op die gebied van kunsmatige intelligensie, spesifiek diep leer met TensorFlow en 3D konvolusionele neurale netwerke (CNN's) vir die opsporing van longkanker in die Kaggle-kompetisie. Terwyl tutoriale dikwels vereenvoudigde en saamgestelde datastelle vir didaktiese doeleindes verskaf, is werklike data tipies meer kompleks en