Обзор Колоректальный рак является видным глобальным злокачественным заболеванием, что требует превентивных диагностических мер для повышения выживаемости пациентов. Краеугольным камнем диагностики является гистопатологическое исследование образцов тканей. Гистологические слайды дают полное представление о микроархитектуре тканей, позволяя анализировать критические морфологические признаки, необходимые для точной диагностики и классификации рака. Однако, несмотря на свою клиническую..

Сценарий использования Проверьте версию tensorflow 2.4 и запустите образец кода для проверки. Создать модель бинарной классификации Классификация глубокого обучения на обычном табличном наборе данных Требования Учетная запись Azure Учетная запись машинного обучения Azure Создать вычислительный экземпляр набор данных minst Код import tensorflow as tf; print(tf.__version__) import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D from..

вступление Прогностическое моделирование на основе данных, имеющихся в электронных таблицах, в отличие от визуальных или акустических данных, обычно дает один из двух желаемых результатов: прогнозирование числового значения или категории. Первая называется проблемой регрессии, а вторая - классификацией. Хотя множество довольно сложных алгоритмов могут решить проблемы, упомянутые выше, немногие из них столь же надежны и просты в использовании, как линейная и логистическая регрессия. Эта..

Алгоритм ближайшего соседа классифицирует немаркированные примеры, относя их к классу подобных помеченных примеров. Этот алгоритм используется в различных сценариях - рекомендательных системах, поиске концепций, распознавании лиц, распознавании символов, компьютерном зрении, распознавании образов. Этот алгоритм не работает, когда данные зашумлены и нет четких различий между группами. Алгоритм ближайшего соседства не делает никаких предположений о базовом распределении данных...

Одной из первых искусственных нейронных сетей, которую я изучил во время учебы в университете, была нейронная сеть Кохонена, в основном известная как SOM ( Самоорганизующаяся карта ). Эта нейронная сеть была создана ученым Теуво Кохоненом в середине 80-х годов. Это довольно простая и легкая в освоении нейронная сеть с математической точки зрения, поэтому она благодарна тем инженерам со слабым математическим образованием. Сети SOM — это неконтролируемые нейронные сети, это..

Классификация — одна из доминирующих проблем, которые люди решают в машинном обучении. Многие проблемы возникают в области машинного обучения, которая относится к этой области. Глубокие нейронные сети в основном решают такие проблемы, и было показано, что они работают значительно. Мы рассмотрим четыре основных проекта по машинному обучению, которые должен решить каждый новичок, чтобы понять, как работают эти проблемы классификации. Это Проблема классификации цветов ириса..