Kokios yra iš anksto nustatytos objektų atpažinimo kategorijos „Google Vision“ API?
„Google Vision“ API, „Google Cloud“ mašininio mokymosi galimybių dalis, siūlo pažangias vaizdo supratimo funkcijas, įskaitant objektų atpažinimą. Objektų atpažinimo kontekste API naudoja iš anksto nustatytų kategorijų rinkinį, kad tiksliai identifikuotų objektus vaizduose. Šios iš anksto nustatytos kategorijos yra atskaitos taškai API mašininio mokymosi modeliams klasifikuoti
Kas yra ansamblinis mokymasis?
Ansamblio mokymasis yra mašininio mokymosi metodas, apimantis kelių modelių derinimą, siekiant pagerinti bendrą sistemos veikimą ir nuspėjamą galią. Pagrindinė mokymosi ansambliu idėja yra ta, kad sujungus kelių modelių prognozes, gautas modelis dažnai gali pranokti bet kurį iš atskirų modelių. Yra keletas skirtingų požiūrių
Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
Dirbtinio intelekto (DI) ir mašininio mokymosi srityje tinkamo algoritmo pasirinkimas yra labai svarbus bet kurio projekto sėkmei. Kai pasirinktas algoritmas netinka konkrečiai užduočiai, tai gali lemti neoptimalius rezultatus, padidėti skaičiavimo kaštai ir neefektyvus išteklių naudojimas. Todėl būtina turėti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
Norėdami panaudoti įterpimo sluoksnį, skirtą automatiškai priskirti tinkamas ašis žodžių vaizdavimui kaip vektoriams, turime įsigilinti į pagrindines žodžių įterpimo sąvokas ir jų taikymą neuroniniuose tinkluose. Žodžių įterpimai yra tankūs vektoriniai žodžių atvaizdai ištisinėje vektorinėje erdvėje, fiksuojantys semantinius ryšius tarp žodžių. Šie įterpimai yra
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, Struktūrinis mokymasis naudojant „TensorFlow“, „Struktūrinio mokymosi struktūros apžvalga“
Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
Maksimalus telkimas yra labai svarbi konvoliucinių neuronų tinklų (CNN) operacija, kuri atlieka svarbų vaidmenį išskiriant funkcijas ir mažinant matmenis. Atliekant vaizdų klasifikavimo užduotis, maksimalus telkimas taikomas po konvoliucinių sluoksnių, siekiant sumažinti objektų žemėlapių mėginius, o tai padeda išlaikyti svarbias funkcijas ir sumažinti skaičiavimo sudėtingumą. Pagrindinis tikslas
Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
Funkcijų išskyrimas yra esminis konvoliucinio neuroninio tinklo (CNN) proceso, taikomo vaizdo atpažinimo užduotims, žingsnis. CNN funkcijų išgavimo procesas apima reikšmingų funkcijų ištraukimą iš įvesties vaizdų, kad būtų lengviau klasifikuoti. Šis procesas yra būtinas, nes neapdorotos vaizdo taškų reikšmės nėra tiesiogiai tinkamos klasifikavimo užduotims atlikti. Autorius
Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
Mašininio mokymosi modelių, veikiančių TensorFlow.js, srityje asinchroninio mokymosi funkcijų naudojimas nėra absoliuti būtinybė, tačiau tai gali žymiai pagerinti modelių našumą ir efektyvumą. Asinchroninės mokymosi funkcijos atlieka lemiamą vaidmenį optimizuojant mašininio mokymosi modelių mokymo procesą, nes leidžia atlikti skaičiavimus
Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
„TensorFlow Keras Tokenizer“ API leidžia efektyviai ženklinti tekstinius duomenis, o tai yra esminis žingsnis atliekant natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotis. Konfigūruojant Tokenizer egzempliorių TensorFlow Keras, vienas iš parametrų, kurį galima nustatyti, yra parametras "num_words", kuris nurodo maksimalų žodžių skaičių, kurį reikia laikyti pagal dažnį.
Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
„TensorFlow Keras Tokenizer“ API iš tikrųjų gali būti naudojama norint rasti dažniausiai pasitaikančius žodžius teksto korpuse. Tokenizavimas yra pagrindinis natūralios kalbos apdorojimo (NLP) žingsnis, kurio metu tekstas suskaidomas į mažesnius vienetus, paprastai žodžius arba požodžius, kad būtų lengviau apdoroti. „TensorFlow“ Tokenizer API leidžia efektyviai naudoti prieigos raktus
Kas yra TOCO?
TOCO, kuris reiškia „TensorFlow Lite Optimizing Converter“, yra esminis „TensorFlow“ ekosistemos komponentas, kuris atlieka svarbų vaidmenį diegiant mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose ir pažangiuose įrenginiuose. Šis keitiklis yra specialiai sukurtas optimizuoti „TensorFlow“ modelius, kad būtų galima juos naudoti ribotų išteklių platformose, pvz., išmaniuosiuose telefonuose, daiktų interneto įrenginiuose ir įterptosiose sistemose.