מהו מדד ההערכה המשמש בתחרות גילוי סרטן הריאות של Kaggle?
מדד ההערכה המשמש בתחרות גילוי סרטן הריאות Kaggle הוא מדד אובדן היומן. אובדן יומן, המכונה גם אובדן צולב אנטרופיה, הוא מדד הערכה נפוץ במשימות סיווג. הוא מודד את הביצועים של מודל על ידי חישוב הלוגריתם של ההסתברויות החזויות עבור כל מחלקה וסיכומם של כולם
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLTF למידה עמוקה עם TensorFlow, רשת עצבית תלת ממדית עם תחרות גילוי סרטן ריאות Kaggle, מבוא, סקירת בחינה
איך נקדים תחרויות בדרך כלל ב-Kaggle?
תחרויות ב-Kaggle מקבלים ציון בדרך כלל על סמך מדדי הערכה ספציפיים המוגדרים עבור כל תחרות. מדדים אלו נועדו למדוד את הביצועים של המודלים של המשתתפים ולקבוע את דירוגם בלוח המובילים של התחרות. במקרה של תחרות גילוי סרטן הריאות Kaggle, המתמקדת בשימוש עצבי קונבולוציוני תלת מימדי
מה הם גרעינים ב- Kaggle וכיצד הם יכולים להיות מועילים?
Kernels on Kaggle הם מחברות קוד המאפשרות למשתמשים לשתף את עבודתם, התובנות והמומחיות שלהם עם קהילת Kaggle. הם משמשים פלטפורמה ללמידה שיתופית וחילופי ידע בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה. הגרעינים כתובים בשפות תכנות שונות, כולל Python, R וג'וליה, והם יכולים
באילו ספריות נעשה שימוש במדריך זה?
במדריך זה על רשתות עצביות קונבולוציוניות תלת-ממדיות (CNNs) לזיהוי סרטן ריאות בתחרות Kaggle, נשתמש במספר ספריות. ספריות אלו חיוניות להטמעת מודלים של למידה עמוקה ועבודה עם נתוני הדמיה רפואית. ישמשו את הספריות הבאות: 3. TensorFlow: TensorFlow היא מסגרת למידה עמוקה פופולרית בקוד פתוח שפותחה
כיצד נתונים בעולם האמיתי יכולים להיות שונים ממערכי הנתונים המשמשים במדריכים?
נתונים מהעולם האמיתי יכולים להיות שונים באופן משמעותי ממערכי הנתונים המשמשים בהדרכות, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד למידה עמוקה עם TensorFlow ורשתות עצביות קונבולוציוניות תלת-ממדיות (CNNs) לזיהוי סרטן ריאות בתחרות Kaggle. בעוד שמדריכים מספקים לעתים קרובות מערכי נתונים פשוטים ואצורים למטרות דידקטיות, נתונים בעולם האמיתי הם בדרך כלל מורכבים יותר