Paano ka makakapag-program ng mga label mula sa mga imahe gamit ang Python at ang Vision API?
Upang ma-program ang pagkuha ng mga label mula sa mga larawan gamit ang Python at ang Vision API, maaari mong gamitin ang malalakas na kakayahan ng Google Cloud Vision API. Nagbibigay ang Vision API ng komprehensibong hanay ng mga feature ng pagsusuri ng larawan, kabilang ang pagtukoy ng label, na nagbibigay-daan sa iyong awtomatikong tukuyin at kunin ang mga label mula sa mga larawan. Upang makapagsimula, kakailanganin mo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Mga marka ng imahe, Pagtuklas ng mga label, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paggamit ng Google Vision API upang mag-extract ng text mula sa isang imahe?
Ang Google Vision API ay nagbibigay ng isang mahusay na hanay ng mga tool para sa pag-unawa at pagkuha ng teksto mula sa mga larawan. Ang functionality na ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa iba't ibang mga application tulad ng optical character recognition (OCR), pagsusuri ng dokumento, at paghahanap ng imahe. Upang magamit ang Google Vision API para sa pagkuha ng teksto mula sa isang imahe, ang mga sumusunod na hakbang ay maaaring
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa teksto sa visual data, Ang pagtuklas at pagkuha ng teksto mula sa imahe, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang hitsura ng proseso ng pag-label ng data at sino ang gumaganap nito?
Ang proseso ng pag-label ng data sa larangan ng Artificial Intelligence ay isang mahalagang hakbang sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Kasama sa pag-label ng data ang pagtatalaga ng makabuluhan at nauugnay na mga tag o anotasyon sa data, na nagbibigay-daan sa modelo na matuto at gumawa ng mga tumpak na hula batay sa may label na impormasyon. Ang prosesong ito ay karaniwang ginagawa ng mga annotator ng tao
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
Ang mahusay na pagsasanay ng mga modelo ng machine learning na may malaking data ay isang mahalagang aspeto sa larangan ng artificial intelligence. Nag-aalok ang Google ng mga espesyal na solusyon na nagbibigay-daan sa pag-decoupling ng pag-compute mula sa imbakan, na nagbibigay-daan sa mahusay na mga proseso ng pagsasanay. Ang mga solusyong ito, gaya ng Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, at mga bukas na dataset, ay nagbibigay ng komprehensibong framework para sa pagsulong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Paano nauugnay ang mga parameter at hyperparameter ng ML sa bawat isa?
Ang mga parameter ng pag-tune at hyperparameter ay mga kaugnay na konsepto sa larangan ng machine learning. Ang mga parameter ng pag-tune ay partikular sa isang partikular na machine learning algorithm at ginagamit upang kontrolin ang gawi ng algorithm sa panahon ng pagsasanay. Sa kabilang banda, ang mga hyperparameter ay mga parameter na hindi natutunan mula sa data ngunit itinakda bago ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Maaari bang bigyang-kahulugan ang malalim na pag-aaral bilang pagtukoy at pagsasanay sa isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN)?
Ang malalim na pag-aaral ay maaaring bigyang-kahulugan bilang pagtukoy at pagsasanay ng isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN). Ang deep learning ay isang subfield ng machine learning na nakatuon sa pagsasanay ng mga artipisyal na neural network na may maraming layer, na kilala rin bilang deep neural network. Ang mga network na ito ay idinisenyo upang matutunan ang mga hierarchical na representasyon ng data, na nagbibigay-daan sa kanila
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Aling command ang maaaring gamitin upang magsumite ng trabaho sa pagsasanay sa Google Cloud AI Platform?
Upang magsumite ng trabaho sa pagsasanay sa Google Cloud Machine Learning (o Google Cloud AI Platform), maaari mong gamitin ang command na "gcloud ai-platform jobs submit training." Binibigyang-daan ka ng command na ito na magsumite ng trabaho sa pagsasanay sa serbisyo ng AI Platform Training, na nagbibigay ng scalable at mahusay na kapaligiran para sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Ang "gcloud ai-platform
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
Sa larangan ng machine learning, partikular na ang mga deep neural network (DNN), ang kakayahang kontrolin ang bilang ng mga layer at node sa loob ng bawat layer ay isang pangunahing aspeto ng pag-customize ng arkitektura ng modelo. Kapag nagtatrabaho sa mga DNN sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang array na ibinigay bilang nakatagong argumento ay gumaganap ng isang mahalagang papel
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Paano mo pipiliin ang tamang algorithm?
Ang pagpili ng tamang algorithm ay isang kritikal na hakbang sa proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Ang algorithm na pipiliin mo ay magkakaroon ng malaking epekto sa pagganap at katumpakan ng iyong modelo. Talakayin natin ang mga salik na dapat isaalang-alang kapag pumipili ng algorithm sa larangan ng Artificial Intelligence (AI), partikular sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang mga hyperparameter?
Ang mga hyperparameter ay may mahalagang papel sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning. Upang maunawaan ang mga hyperparameter, mahalagang maunawaan muna ang konsepto ng machine learning. Ang machine learning ay isang subset ng artificial intelligence na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm at modelo na maaaring matuto mula sa data at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina