Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများက အဘယ်နည်း။
Kaggle ပြိုင်ပွဲတွင် အဆုတ်ကင်ဆာကို သိရှိနိုင်စေရန် 3D convolutional neural network (CNN) ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ရရှိမှုနှင့် အရည်အသွေးဖြစ်သည်။ တိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော CNN ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အဆုတ်ကင်ဆာပုံများ၏ ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ရယူခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာများနှင့် ချန်နယ်အရေအတွက်တို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ 3D convolutional neural network တစ်ခုရှိ အင်္ဂါရပ်အရေအတွက်ကို မည်သို့တွက်ချက်နိုင်မည်နည်း။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ 3D convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ်များအရေအတွက်ကို တွက်ချက်ရာတွင် convolutional patches များ၏အတိုင်းအတာနှင့် channels အရေအတွက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းပါဝင်သည်။ 3D CNN ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော ထုထည်ဒေတာများပါ၀င်သည့် အလုပ်များအတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အဆင့်များစွာပါဝင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏အသေးစိတ်နှင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အဆင့်တစ်ခုစီ၏ အဓိကရှုထောင့်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။ အဆင့် 1: Data Preprocessing ပထမအဆင့်မှာ data ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတွင် loading ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ကွန်ယက်ကို run, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"process_data" လုပ်ဆောင်ချက်၏ ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့၏ ပုံသေတန်ဖိုးများကား အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှုအခြေအနေရှိ "process_data" လုပ်ဆောင်ချက်သည် TensorFlow ကိုအသုံးပြု၍ နက်နဲသောသင်ယူမှုများအတွက် 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ဖြည့်သွင်းနိုင်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဒေတာ preprocessing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှ တွက်ချက်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ဆိုင်မှု၏အခြေအနေတွင် အတုံးတစ်ခုစီရှိ အချပ်များကို ပျမ်းမျှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာအရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ထုထည်ဒေတာမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူပြီး မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, အချက်အလက်ပြောင်းလဲခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အရွယ်အစားပြောင်းထားသော ပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့် ပြသရန် ကုဒ်ကို မည်သို့ ပြင်ဆင်နိုင်မည်နည်း။
အရွယ်အစားပြောင်းလဲထားသောပုံများကို ဂရစ်ဖော်မတ်ဖြင့်ပြသရန် ကုဒ်ကိုမွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python ရှိ matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Matplotlib သည် စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုထားသော ကြံစည်မှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့ တင်သွင်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, နေပုံကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဖြင့် 3D convolutional neural network ကိုအသုံးပြု၍ Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေခြင်းပြိုင်ပွဲအတွက် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပထမအဆင့်တွင် ဒေတာပါရှိသော ဖိုင်များကို ဖတ်ခြင်းပါဝင်သည်။ နောက်ဆက်တွဲကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို သတ်မှတ်ပေးသောကြောင့် ဤအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဖိုင်များကိုဖတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲကို ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, Kaggle အဆုတ်ကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်အတူ 3D convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်, ဖိုင်များကိုဖတ်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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