Koja je metrika procjene koja se koristi u natjecanju za otkrivanje raka pluća Kaggle?
Evaluacijska metrika koja se koristi u Kaggle natjecanju za otkrivanje raka pluća je metrika log gubitaka. Log gubitak, također poznat kao unakrsni entropijski gubitak, često je korištena metrika procjene u zadacima klasifikacije. Mjeri izvedbu modela izračunavanjem logaritma predviđenih vjerojatnosti za svaku klasu i njihovim zbrajanjem za sve
Kako se natjecanja obično boduju na Kaggleu?
Natjecanja na Kaggleu obično se boduju na temelju specifičnih metrika procjene koje su definirane za svako natjecanje. Ove metrike osmišljene su za mjerenje izvedbe modela sudionika i određivanje njihovog poretka na ljestvici najboljih natjecanja. U slučaju Kaggle natjecanja u otkrivanju raka pluća, koje se fokusira na korištenje 3D konvolucijskog neuralnog
Što su kerneli na Kaggleu i kako mogu biti od pomoći?
Kerneli na Kaggleu su bilježnice kodova koje korisnicima omogućuju da podijele svoj rad, uvide i stručnost s Kaggle zajednicom. Služe kao platforma za suradničko učenje i razmjenu znanja u području umjetne inteligencije i strojnog učenja. Kerneli su napisani u raznim programskim jezicima, uključujući Python, R i Julia, i mogu
Koje će se biblioteke koristiti u ovom vodiču?
U ovom vodiču o 3D konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN) za otkrivanje raka pluća u natjecanju Kaggle, koristit ćemo nekoliko biblioteka. Te su biblioteke ključne za implementaciju modela dubokog učenja i rad s medicinskim slikovnim podacima. Koristit će se sljedeće biblioteke: 1. TensorFlow: TensorFlow je razvijen popularni okvir za duboko učenje otvorenog koda
Kako se podaci iz stvarnog svijeta mogu razlikovati od skupova podataka koji se koriste u udžbenicima?
Podaci iz stvarnog svijeta mogu se značajno razlikovati od skupova podataka koji se koriste u tutorijalima, posebno u području umjetne inteligencije, posebno dubokog učenja s TensorFlow i 3D konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN) za otkrivanje raka pluća u natjecanju Kaggle. Dok vodiči često pružaju pojednostavljene i odabrane skupove podataka u didaktičke svrhe, podaci iz stvarnog svijeta obično su složeniji i