Jaká je hodnotící metrika používaná v soutěži Kaggle v detekci rakoviny plic?
Hodnotící metrikou používanou v soutěži o detekci rakoviny plic Kaggle je metrika log ztráty. Ztráta logu, známá také jako ztráta křížové entropie, je běžně používaná vyhodnocovací metrika v klasifikačních úlohách. Měří výkon modelu tím, že vypočítá logaritmus předpokládaných pravděpodobností pro každou třídu a sečte je přes všechny
Jak se obvykle hodnotí soutěže na Kaggle?
Soutěže na Kaggle jsou obvykle bodovány na základě specifických hodnotících metrik, které jsou definovány pro každou soutěž. Tyto metriky jsou navrženy tak, aby měřily výkon modelů účastníků a určovaly jejich umístění v žebříčku soutěže. V případě soutěže Kaggle v detekci rakoviny plic, která se zaměřuje na použití 3D konvolučního neurálu
Co jsou jádra na Kaggle a jak mohou být užitečná?
Jádra na Kaggle jsou kódové zápisníky, které uživatelům umožňují sdílet svou práci, postřehy a odborné znalosti s komunitou Kaggle. Slouží jako platforma pro kolaborativní učení a výměnu znalostí v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Jádra jsou napsána v různých programovacích jazycích, včetně Pythonu, R a Julia, a umí
Jaké knihovny budou použity v tomto tutoriálu?
V tomto tutoriálu o 3D konvolučních neuronových sítích (CNN) pro detekci rakoviny plic v soutěži Kaggle využijeme několik knihoven. Tyto knihovny jsou nezbytné pro implementaci modelů hlubokého učení a práci s lékařskými zobrazovacími daty. Budou použity následující knihovny: 1. TensorFlow: TensorFlow je populární open-source rámec pro hluboké učení vyvinutý
Jak se mohou reálná data lišit od datových sad používaných ve výukových programech?
Reálná data se mohou výrazně lišit od datových sad používaných ve výukových programech, zejména v oblasti umělé inteligence, konkrétně hlubokého učení pomocí TensorFlow a 3D konvolučních neuronových sítí (CNN) pro detekci rakoviny plic v soutěži Kaggle. Zatímco výukové programy často poskytují zjednodušené a upravené soubory dat pro didaktické účely, data z reálného světa jsou obvykle složitější a