2. डेटा प्रीप्रोसेसिंगः सबसे पहले, हमें अपने एल्गोरिथ्म के लिए डेटा तैयार करने की आवश्यकता है। डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए, हमें विभिन्न प्रकार के डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म जैसे कि सीएनएन (वेक्टरल न्यूरल नेटवर्क्स), एसवीएम (वेक्टरल न्यूरल नेटवर्क्स), या एसवीएम (वेक्टरल न्यूरल नेटवर्क्स) से चयन करने की आवश्यकता है। प्रत्येक एल्गोरिथ्म की अपनी विशेषताएं और समाधान हैं, इसलिए हमें संदर्भ के आधार पर सबसे अच्छा विकल्प चुनने की आवश्यकता है। एक बार डेटा प्रीप्रोसेसिंग तैयार हो जाने के बाद, हम एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर सकते हैं।
चिकित्सा छवियों का डेटासेट
किसी दिए गए डेटासेट के लिए एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म बनाएं।