Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင် အသုံးပြုသည့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်သည် အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲတွင်အသုံးပြုသည့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်သည် မှတ်တမ်းဆုံးရှုံးမှုမက်ထရစ်ဖြစ်သည်။ မှတ်တမ်းဆုံးရှုံးမှု၊ cross-entropy loss ဟုလည်းလူသိများသော၊ သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အသုံးများသော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတန်းတစ်ခုစီအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လော့ဂရစ်သမ်ကို တွက်ချက်ကာ အားလုံးကို ပေါင်းချုပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle မှာ ပြိုင်ဆိုင်မှုတွေ ဘယ်လိုရှိလဲ။
Kaggle ရှိ ပြိုင်ဆိုင်မှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုစီအတွက် သတ်မှတ်ထားသော သီးခြားအကဲဖြတ်မှု မက်ထရစ်များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အမှတ်ပေးပါသည်။ ဤ မက်ထရစ်များသည် ပါဝင်သူများ၏ မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှု ဦးဆောင်သူစာရင်းတွင် ၎င်းတို့၏ အဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ 3D convolutional neural ကိုအသုံးပြုခြင်းအပေါ်အလေးပေးသော Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေရေးယှဉ်ပြိုင်မှုကိစ္စတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kaggle ရှိ kernels များသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် မည်ကဲ့သို့ အထောက်အကူ ပြုနိုင်သနည်း။
Kaggle ရှိ Kernels များသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ အလုပ်၊ ထိုးထွင်းဥာဏ်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများကို Kaggle အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် မျှဝေခွင့်ပြုသည့် ကုဒ်မှတ်စုစာအုပ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ပူးပေါင်းသင်ယူမှုနှင့် အသိပညာဖလှယ်မှုအတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ Kernels များကို Python၊ R နှင့် Julia အပါအဝင် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအမျိုးမျိုးဖြင့် ရေးသားထားပြီး ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဤသင်ခန်းစာတွင် မည်သည့်စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုမည်နည်း။
Kaggle ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional neural networks (CNNs) ဆိုင်ရာ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာကြည့်တိုက်များစွာကို အသုံးပြုပါမည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုပါမည်- 1. TensorFlow- TensorFlow သည် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်ကို တီထွင်ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်သည်
သင်ခန်းစာများတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ မည်သို့ကွာခြားနိုင်သနည်း။
အစစ်အမှန်ကမ္ဘာဒေတာသည် Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် TensorFlow နှင့် 3D convolutional neural networks (CNNs) တို့ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှု အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် သင်ခန်းစာများတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများနှင့် သိသိသာသာကွဲပြားနိုင်သည်။ သင်ခန်းစာများသည် ရိုးရှင်းပြီး စုစည်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို မကြာခဏ ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နိဒါန္း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်