Kaip programiškai išgauti etiketes iš vaizdų naudojant Python ir Vision API?
Norėdami programiškai išskirti etiketes iš vaizdų naudodami Python ir Vision API, galite pasinaudoti galingomis Google Cloud Vision API galimybėmis. Vision API suteikia išsamų vaizdų analizės funkcijų rinkinį, įskaitant etikečių aptikimą, kuris leidžia automatiškai identifikuoti ir ištraukti etiketes iš vaizdų. Norėdami pradėti, jums reikės
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GVAPI „Google Vision“ API, Vaizdų ženklinimas etiketėmis, Etikečių aptikimas, Egzamino peržiūra
Kokius veiksmus reikia atlikti naudojant „Google Vision“ API tekstui iš vaizdo išgauti?
„Google Vision“ API suteikia galingą įrankių rinkinį, skirtą tekstui suprasti ir iš vaizdų išgauti. Ši funkcija ypač naudinga įvairiose programose, tokiose kaip optinis simbolių atpažinimas (OCR), dokumentų analizė ir vaizdų paieška. Jei norite naudoti „Google Vision“ API teksto ištraukimui iš vaizdo, galite atlikti šiuos veiksmus
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GVAPI „Google Vision“ API, Teksto supratimas vaizdiniuose duomenyse, Teksto aptikimas ir ištraukimas iš vaizdo, Egzamino peržiūra
Kaip atrodo duomenų ženklinimo procesas ir kas jį atlieka?
Duomenų žymėjimo dirbtinio intelekto srityje procesas yra esminis žingsnis mokant mašininio mokymosi modelius. Duomenų ženklinimas apima reikšmingų ir atitinkamų žymų arba anotacijų priskyrimą duomenims, leidžiančius modeliui mokytis ir tiksliai prognozuoti remiantis pažymėta informacija. Šį procesą paprastai atlieka žmonės anotatoriai
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
Veiksmingas mašininio mokymosi modelių mokymas su dideliais duomenimis yra labai svarbus dirbtinio intelekto aspektas. „Google“ siūlo specializuotus sprendimus, leidžiančius atsieti skaičiavimą nuo saugyklos ir taip užtikrinti efektyvius mokymo procesus. Šie sprendimai, pvz., „Google Cloud Machine Learning“, „GCP BigQuery“ ir atviri duomenų rinkiniai, suteikia visapusišką pažangos sistemą.
Kaip ML derinimo parametrai ir hiperparametrai yra susiję vienas su kitu?
Derinimo parametrai ir hiperparametrai yra susijusios sąvokos mašininio mokymosi srityje. Derinimo parametrai būdingi konkrečiam mašininio mokymosi algoritmui ir naudojami algoritmo elgsenai treniruočių metu valdyti. Kita vertus, hiperparametrai yra parametrai, kurie nėra išmokti iš duomenų, bet yra nustatyti prieš
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Ar gilus mokymasis gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN) apibrėžimas ir mokymas?
Gilus mokymasis iš tikrųjų gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN), apibrėžimas ir mokymas. Gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi polaukis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas kelių sluoksnių dirbtinių neuroninių tinklų, dar vadinamų giliaisiais neuroniniais tinklais, mokymui. Šie tinklai yra skirti mokytis hierarchinių duomenų vaizdų ir juos įgalinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kurią komandą galima naudoti norint pateikti mokymo užduotį „Google Cloud AI“ platformoje?
Jei norite pateikti mokymo užduotį naudodami „Google Cloud Machine Learning“ (arba „Google Cloud AI Platform“), galite naudoti komandą „gcloud ai-platform jobs submit training“. Ši komanda leidžia pateikti mokymo užduotį AI platformos mokymo tarnybai, kuri suteikia keičiamo dydžio ir efektyvią aplinką mašininio mokymosi modeliams mokyti. „gcloud ai-platforma
Ar galima lengvai valdyti (pridedant ir pašalinant) sluoksnių skaičių ir mazgų skaičių atskiruose sluoksniuose keičiant masyvą, pateiktą kaip paslėptas giliojo neuroninio tinklo (DNN) argumentas?
Mašininio mokymosi srityje, ypač giliuose neuroniniuose tinkluose (DNN), galimybė valdyti sluoksnių ir mazgų skaičių kiekviename sluoksnyje yra pagrindinis modelio architektūros pritaikymo aspektas. Dirbant su DNN „Google Cloud Machine Learning“ kontekste, masyvas, pateiktas kaip paslėptas argumentas, atlieka lemiamą vaidmenį
Kaip pasirinkti tinkamą algoritmą?
Tinkamo algoritmo pasirinkimas yra svarbus žingsnis kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelius. Pasirinktas algoritmas turės didelės įtakos modelio veikimui ir tikslumui. Aptarkime veiksnius, į kuriuos reikia atsižvelgti renkantis algoritmą dirbtinio intelekto (AI) srityje, ypač
Kas yra hiperparametrai?
Hiperparametrai atlieka itin svarbų vaidmenį mašininio mokymosi srityje, ypač „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste. Norint suprasti hiperparametrus, svarbu pirmiausia suvokti mašininio mokymosi sąvoką. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto pogrupis, kurio tikslas - kurti algoritmus ir modelius, kurie gali mokytis iš duomenų ir
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis