Các cuộc thi thường được tính điểm như thế nào trên Kaggle?
Các cuộc thi trên Kaggle thường được tính điểm dựa trên các chỉ số đánh giá cụ thể được xác định cho từng cuộc thi. Các số liệu này được thiết kế để đo lường hiệu suất của các mô hình của người tham gia và xác định thứ hạng của họ trên bảng xếp hạng cạnh tranh. Trong trường hợp của cuộc thi phát hiện ung thư phổi Kaggle, tập trung vào việc sử dụng mô hình thần kinh tích chập 3D
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Mạng nơron xoắn 3D với tính năng cạnh tranh phát hiện ung thư phổi Kaggle, Giới thiệu, ôn thi
Mục đích của thành phần Trình đánh giá trong TFX là gì?
Thành phần Evaluator trong TFX, viết tắt của TensorFlow Extended, đóng một vai trò quan trọng trong quy trình học máy tổng thể. Mục đích của nó là đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy và cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về hiệu quả của chúng. Bằng cách so sánh các dự đoán do mô hình đưa ra với các nhãn sự thật cơ bản, thành phần Người đánh giá cho phép