Paano pinapagana ng kumbinasyon ng Cloud Storage, Cloud Functions, at Firestore ang mga real-time na update at mahusay na komunikasyon sa pagitan ng cloud at ng mobile client sa konteksto ng object detection sa iOS?
Ang Cloud Storage, Cloud Functions, at Firestore ay makapangyarihang mga tool na ibinigay ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga real-time na update at mahusay na komunikasyon sa pagitan ng cloud at ng mobile client sa konteksto ng object detection sa iOS. Sa komprehensibong paliwanag na ito, isasaalang-alang namin ang bawat isa sa mga bahaging ito at tuklasin kung paano nagtutulungan ang mga ito upang mapadali ang tuluy-tuloy
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit
Ipaliwanag ang proseso ng pag-deploy ng sinanay na modelo para sa paghahatid gamit ang Google Cloud Machine Learning Engine.
Ang pag-deploy ng sinanay na modelo para sa paghahatid gamit ang Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng ilang hakbang upang matiyak ang maayos at mahusay na proseso. Ang sagot na ito ay magbibigay ng detalyadong paliwanag sa bawat hakbang, na itinatampok ang mga pangunahing aspeto at pagsasaalang-alang na kasangkot. 1. Paghahanda ng modelo: Bago mag-deploy ng sinanay na modelo, mahalagang tiyakin na ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pag-convert ng mga imahe sa Pascal VOC na format at pagkatapos ay sa TFRecord na format kapag nagsasanay ng TensorFlow object detection model?
Ang layunin ng pag-convert ng mga larawan sa Pascal VOC na format at pagkatapos ay sa TFRecord na format kapag nagsasanay ng TensorFlow object detection model ay upang matiyak ang pagiging tugma at kahusayan sa proseso ng pagsasanay. Ang proseso ng conversion na ito ay nagsasangkot ng dalawang hakbang, bawat isa ay nagsisilbi sa isang partikular na layunin. Una, ang pag-convert ng mga imahe sa format na Pascal VOC ay kapaki-pakinabang dahil ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapasimple ng transfer learning ang proseso ng pagsasanay para sa mga object detection model?
Ang paglipat ng pag-aaral ay isang mahusay na pamamaraan sa larangan ng artificial intelligence na nagpapasimple sa proseso ng pagsasanay para sa mga modelo ng pagtuklas ng bagay. Nagbibigay-daan ito sa paglipat ng kaalamang natutunan mula sa isang gawain patungo sa isa pa, na nagpapahintulot sa modelo na magamit ang mga pre-trained na modelo at makabuluhang bawasan ang dami ng data ng pagsasanay na kinakailangan. Sa konteksto ng Google Cloud
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasama sa pagbuo ng custom na object recognition mobile app gamit ang Google Cloud Machine Learning tool at TensorFlow Object Detection API?
Ang pagbuo ng custom na object recognition mobile app gamit ang Google Cloud Machine Learning tool at TensorFlow Object Detection API ay may kasamang ilang hakbang. Sa sagot na ito, magbibigay kami ng detalyadong paliwanag sa bawat hakbang upang matulungan kang maunawaan ang proseso. 1. Pangongolekta ng Data: Ang unang hakbang ay ang pagkolekta ng magkakaibang at kinatawan na dataset ng mga larawan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit