Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээний гүйцэтгэлийг сайжруулахад ямар сорилт, арга барил байж болох вэ?
Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх 3D нугалсан мэдрэлийн сүлжээний (CNN) гүйцэтгэлийг сайжруулахад тулгарч болзошгүй бэрхшээлүүдийн нэг бол сургалтын мэдээллийн хүртээмж, чанар юм. Нарийвчлалтай, найдвартай CNN-ийг сургахын тулд уушигны хорт хавдрын зурагны том, олон янзын мэдээллийн багц шаардлагатай. Гэсэн хэдий ч олж авах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
Гурван хэмжээст хэлбэрийн мэдрэлийн сүлжээн дэх функцүүдийн тоог эргэлтийн нөхөөсүүдийн хэмжээ, сувгийн тоог харгалзан хэрхэн тооцоолох вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тэй гүн гүнзгий суралцахад 3D convolutional neural network (CNN)-ийн функцүүдийн тоог тооцоолохдоо эргэлтийн нөхөөсүүдийн хэмжээ, сувгийн тоог харгалзан үздэг. 3D CNN нь эмнэлгийн дүрслэл гэх мэт хэмжээст өгөгдөлтэй холбоотой ажлуудад ихэвчлэн ашиглагддаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулахад ямар алхамууд багтдаг вэ?
TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулах нь хэд хэдэн үе шаттай. Энэ хариултанд бид үйл явцын талаар дэлгэрэнгүй, иж бүрэн тайлбар өгч, алхам бүрийн гол талуудыг онцлон харуулах болно. Алхам 1: Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах Эхний алхам бол өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах явдал юм. Үүнд ачааллыг багтаана
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
"process_data" функцийн параметрүүд юу вэ, тэдгээрийн анхдагч утгууд нь юу вэ?
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хүрээнд "процесс_өгөгдөл" функц нь гүн гүнзгий суралцах зорилгоор TensorFlow ашиглан 3D нугалсан мэдрэлийн сүлжээг сургах өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал алхам юм. Энэ функц нь оролтын түүхий өгөгдлийг бэлтгэж, оруулах боломжтой тохиромжтой формат болгон хувиргах үүрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, Шалгалтын тойм
Хэсэг бүрийн дотор зүсмэлүүдийг дундажлах зорилго нь юу байсан бэ?
Уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle уралдааны хүрээнд хэсэг тус бүрийн зүсмэлүүдийг дундажлах, өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх зорилго нь эзэлхүүний өгөгдлөөс утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авах, загварын тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлыг багасгах явдал юм. Энэ үйл явц нь гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийн хэмжээг өөрчлөх, Шалгалтын тойм
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулахын тулд бид кодыг хэрхэн өөрчлөх вэ?
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах кодыг өөрчлөхийн тулд бид Python дахь matplotlib номын санг ашиглаж болно. Matplotlib бол дүрслэл үүсгэх олон төрлийн функцээр хангадаг өргөн хэрэглэгддэг график номын сан юм. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. TensorFlow-аас гадна бид импортлох болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Дүрслэл, Шалгалтын тойм
TensorFlow-тэй 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээг ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээний өгөгдөлтэй ажиллах эхний алхам юу вэ?
TensorFlow-тэй 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээний өгөгдөлтэй ажиллах эхний алхам нь өгөгдөл агуулсан файлуудыг унших явдал юм. Энэ алхам нь дараагийн урьдчилсан боловсруулалт болон загварын сургалтын даалгавруудын үндэс суурийг тавьдаг тул маш чухал юм. Файлуудыг уншихын тулд бид өгөгдлийн багцад хандах хэрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Файлуудыг унших, Шалгалтын тойм
Kaggle уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд ямар үнэлгээний хэмжүүр ашигладаг вэ?
Kaggle-ийн уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд ашигладаг үнэлгээний хэмжүүр нь бүртгэлийн алдагдал хэмжигдэхүүн юм. Бүртгэлийн алдагдал буюу кросс энтропи алдагдал гэж нэрлэгддэг бөгөөд ангиллын даалгаварт ихэвчлэн хэрэглэгддэг үнэлгээний хэмжүүр юм. Энэ нь анги тус бүрийн урьдчилан таамагласан магадлалын логарифмыг тооцоолж, тэдгээрийг бүхэлд нь нэгтгэх замаар загварын гүйцэтгэлийг хэмждэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Оршил, Шалгалтын тойм
Kaggle дээр тэмцээний оноог хэрхэн авдаг вэ?
Kaggle дээрх тэмцээнүүдийг ихэвчлэн тэмцээн тус бүрээр тодорхойлсон үнэлгээний тодорхой хэмжүүр дээр үндэслэн оноодог. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүд нь оролцогчдын загваруудын гүйцэтгэлийг хэмжих, тэмцээний тэргүүлэгчдийн самбар дээрх зэрэглэлийг тодорхойлох зорилготой юм. Уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle уралдааны хувьд 3D нугаламын мэдрэлийн системийг ашиглахад чиглэгддэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Оршил, Шалгалтын тойм