Results for deep learning model training translation from English to Malay

nowadays deep learning approaches are widely used to analyze images including medical images for cancer diagnosis. the purpose of this paper is to investigate the ability to use an in depth learning model to classify biopsy images for annotation and histopathological diagnosis of breast cancer. for the classification of breast cancer data sets, three deep learning algorithms are used namely desnenet121, resnet 18 and inception v3net python languages.
pada masa kini pendekatan pembelajaran mendalam digunakan secara meluas untuk menganalisis imej termasuk imej perubatan untuk diagnosis kanser. tujuan kertas kerja ini adalah untuk menyiasat keupayaan untuk menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan imej biopsi untuk anotasi dan diagnosis histopatologi kanser payudara. untuk klasifikasi set data kanser payudara, tiga algoritma pembelajaran mendalam digunakan iaitu bahasa desnenet121, resnet 18 dan inception v3net python.

deep learning describes algorithms that analyze data with a logic structure similar to how a human would draw conclusions. note that this can happen both through supervised and unsupervised learning. to achieve this, deep learning applications use a layered structure of algorithms called an artificial neural network (ann). the design of such an ann is inspired by the biological neural network of the human brain, leading to a process of learning that’s far more capable than that of standard machine learning models
penambahbaikan sekolah adalah proses, bukan peristiwa. guru dan pemimpin sekolah adalah agen perubahan utama untuk penambahbaikan dan penilaian kendiri adalah bahan yang diperlukan tetapi tidak mencukupi untuk merangsang penambahbaikan sekolah.