Ilang mga paunang natukoy na kategorya ang umiiral para sa pagkilala sa bagay?
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
Maaari bang makita ng PDA ang isang wika ng mga string ng palindrome?
Ang Pushdown Automata (PDA) ay isang computational model na ginagamit sa theoretical computer science upang pag-aralan ang iba't ibang aspeto ng computation. Partikular na nauugnay ang mga PDA sa konteksto ng teorya ng computational complexity, kung saan nagsisilbi ang mga ito bilang pangunahing tool para sa pag-unawa sa mga mapagkukunang computational na kinakailangan upang malutas ang iba't ibang uri ng mga problema. Kaugnay nito, ang tanong kung
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/CCTF Computational Complexity Theory Fundamentals, Pushdown Automata, Mga PDA: Pushdown Automata
Ano ang pag-aaral ng ensemble?
Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na nagsasangkot ng pagsasama-sama ng maraming modelo upang mapabuti ang pangkalahatang performance at predictive power ng system. Ang pangunahing ideya sa likod ng pag-aaral ng ensemble ay na sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga hula ng maramihang mga modelo, ang resultang modelo ay kadalasang maaaring makalampas sa alinman sa mga indibidwal na modelong kasangkot. Mayroong ilang iba't ibang mga diskarte
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang timing attack?
Ang timing attack ay isang uri ng side-channel na pag-atake sa larangan ng cybersecurity na nagsasamantala sa mga variation sa tagal ng panahon para magsagawa ng mga cryptographic algorithm. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pagkakaiba sa timing na ito, ang mga umaatake ay maaaring magpahiwatig ng sensitibong impormasyon tungkol sa mga cryptographic key na ginagamit. Maaaring makompromiso ng ganitong paraan ng pag-atake ang seguridad ng mga system na umaasa
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Pag-atake sa oras, Pag-atake sa timing ng CPU
Ano ang ilang kasalukuyang halimbawa ng hindi pinagkakatiwalaang mga server ng imbakan?
Ang mga hindi pinagkakatiwalaang storage server ay nagdudulot ng malaking banta sa larangan ng cybersecurity, dahil maaari nilang ikompromiso ang pagiging kompidensiyal, integridad, at availability ng data na nakaimbak sa kanila. Ang mga server na ito ay karaniwang nailalarawan sa pamamagitan ng kanilang kakulangan ng wastong mga hakbang sa seguridad, na ginagawa silang mahina sa iba't ibang uri ng pag-atake at hindi awtorisadong pag-access. Ito ay mahalaga para sa mga organisasyon at
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Seguridad ng imbakan, Mga hindi pinagkakatiwalaang storage server
Ano ang mga tungkulin ng isang lagda at isang pampublikong susi sa seguridad ng komunikasyon?
Sa seguridad ng pagmemensahe, ang mga konsepto ng lagda at pampublikong susi ay gumaganap ng mga mahalagang papel sa pagtiyak ng integridad, pagiging tunay, at pagiging kumpidensyal ng mga mensaheng ipinagpapalit sa pagitan ng mga entity. Ang mga cryptographic na bahagi na ito ay mahalaga sa pag-secure ng mga protocol ng komunikasyon at malawakang ginagamit sa iba't ibang mekanismo ng seguridad tulad ng mga digital signature, encryption, at key exchange protocol. Isang lagda sa mensahe
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Messaging, Seguridad sa pagmemensahe
Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
Sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) at machine learning, ang pagpili ng naaangkop na algorithm ay mahalaga para sa tagumpay ng anumang proyekto. Kapag ang napiling algorithm ay hindi angkop para sa isang partikular na gawain, maaari itong humantong sa mga suboptimal na resulta, tumaas na mga gastos sa computational, at hindi mahusay na paggamit ng mga mapagkukunan. Samakatuwid, ito ay mahalaga na magkaroon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
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