Mayroon bang anumang Android mobile application na magagamit para sa pamamahala ng Google Cloud Platform?
Oo, may ilang Android mobile application na magagamit para sa pamamahala ng Google Cloud Platform (GCP). Ang mga application na ito ay nagbibigay sa mga developer at system administrator ng kakayahang umangkop upang subaybayan, pamahalaan, at i-troubleshoot ang kanilang mga mapagkukunan ng cloud on the go. Ang isang naturang application ay ang opisyal na Google Cloud Console app, na available sa Google Play Store. Ang
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagpapakilala, Mga tool sa developer at pamamahala ng GCP
Ano ang mga paraan upang pamahalaan ang Google Cloud Platform ?
Ang pamamahala sa Google Cloud Platform (GCP) ay kinabibilangan ng paggamit ng iba't ibang tool at diskarte upang mahusay na pangasiwaan ang mga mapagkukunan, subaybayan ang pagganap, at matiyak ang seguridad at pagsunod. Mayroong ilang mga paraan upang epektibong pamahalaan ang GCP, bawat isa ay nagsisilbi sa isang partikular na layunin sa pag-unlad at lifecycle ng pamamahala. 1. Google Cloud Console: Ang Google Cloud Console ay isang web-based
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagpapakilala, Mga tool sa developer at pamamahala ng GCP
Ang Keras ba ay isang mas mahusay na Deep Learning TensorFlow library kaysa sa TFlearn?
Ang Keras at TFlearn ay dalawang sikat na deep learning library na binuo sa ibabaw ng TensorFlow, isang malakas na open-source na library para sa machine learning na binuo ng Google. Habang parehong layunin ng Keras at TFlearn na gawing simple ang proseso ng pagbuo ng mga neural network, may mga pagkakaiba sa pagitan ng dalawa na maaaring gawing mas mahusay na pagpipilian ang isa depende sa partikular na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, TFLearn
Sa TensorFlow 2.0 at mas bago, hindi na direktang ginagamit ang mga session. Mayroon bang anumang dahilan upang gamitin ang mga ito?
Sa TensorFlow 2.0 at mga mas bagong bersyon, ang konsepto ng mga session, na isang pangunahing elemento sa mga naunang bersyon ng TensorFlow, ay hindi na ginagamit. Ginamit ang mga session sa TensorFlow 1.x upang magsagawa ng mga graph o bahagi ng mga graph, na nagbibigay-daan sa kontrol sa kung kailan at saan nangyayari ang pag-compute. Gayunpaman, sa pagpapakilala ng TensorFlow 2.0, naging masigasig ang pagpapatupad
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Mga pangunahing kaalaman sa TensorFlow
Ano ang ilang mga paunang natukoy na kategorya para sa pagkilala ng bagay sa Google Vision API?
Ang Google Vision API, isang bahagi ng mga kakayahan sa machine learning ng Google Cloud, ay nag-aalok ng mga advanced na paggana sa pag-unawa sa imahe, kabilang ang pagkilala sa bagay. Sa konteksto ng pagkilala sa bagay, gumagamit ang API ng isang hanay ng mga paunang natukoy na kategorya upang tumpak na matukoy ang mga bagay sa loob ng mga larawan. Ang mga paunang natukoy na kategoryang ito ay nagsisilbing mga reference point para sa mga modelo ng machine learning ng API na mauuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa mga advanced na imahe, Pagtuklas ng mga object
Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
Upang magamit ang isang layer ng pag-embed para sa awtomatikong pagtatalaga ng mga wastong axes para sa pag-visualize ng mga representasyon ng salita bilang mga vector, kailangan nating suriin ang mga pangunahing konsepto ng mga pag-embed ng salita at ang kanilang aplikasyon sa mga neural network. Ang mga pag-embed ng salita ay mga siksik na representasyon ng vector ng mga salita sa isang tuluy-tuloy na espasyo ng vector na kumukuha ng mga semantikong ugnayan sa pagitan ng mga salita. Ang mga pag-embed na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
Ang Max pooling ay isang kritikal na operasyon sa Convolutional Neural Networks (CNNs) na gumaganap ng malaking papel sa pag-extract ng feature at pagbawas ng dimensionality. Sa konteksto ng mga gawain sa pag-uuri ng larawan, inilalapat ang max pooling pagkatapos ng mga convolutional layer upang i-downsample ang mga feature na mapa, na tumutulong sa pagpapanatili ng mahahalagang feature habang binabawasan ang pagiging kumplikado ng computational. Ang pangunahing layunin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paggamit ng TensorFlow upang maiuri ang mga imahe ng damit
Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
Ang pagkuha ng tampok ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng convolutional neural network (CNN) na inilapat sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa mga CNN, ang proseso ng pagkuha ng tampok ay nagsasangkot ng pagkuha ng mga makabuluhang tampok mula sa mga imahe ng input upang mapadali ang tumpak na pag-uuri. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang mga hilaw na halaga ng pixel mula sa mga larawan ay hindi direktang angkop para sa mga gawain sa pag-uuri. Sa pamamagitan ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paggamit ng TensorFlow upang maiuri ang mga imahe ng damit
Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
Sa larangan ng mga modelo ng machine learning na tumatakbo sa TensorFlow.js, ang paggamit ng mga function ng asynchronous na pag-aaral ay hindi isang ganap na pangangailangan, ngunit maaari nitong makabuluhang mapahusay ang pagganap at kahusayan ng mga modelo. Ang mga function ng asynchronous na pag-aaral ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pag-optimize ng proseso ng pagsasanay ng mga modelo ng pag-aaral ng machine sa pamamagitan ng pagpayag na maisagawa ang mga pagkalkula
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Pagbuo ng isang neural network upang maisagawa ang pag-uuri
Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization ng data ng text, isang mahalagang hakbang sa mga gawain sa Natural Language Processing (NLP). Kapag nag-configure ng Tokenizer instance sa TensorFlow Keras, isa sa mga parameter na maaaring itakda ay ang parameter na `num_words`, na tumutukoy sa maximum na bilang ng mga salita na pananatilihin batay sa dalas.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization