Bakit mahalagang maunawaan ang pag-uugali ng mga convolutional neural network at tuklasin ang anumang hindi pangkaraniwang mga asosasyon na maaaring natutunan nila?
Ang pag-unawa sa gawi ng convolutional neural network (CNNs) at pagtuklas ng anumang hindi pangkaraniwang mga asosasyon na maaaring natutunan nila ay pinakamahalaga sa larangan ng Artipisyal na Intelligence. Ang mga CNN ay malawakang ginagamit sa mga gawain sa pagkilala ng imahe, at ang kanilang kakayahang matuto ng mga kumplikadong pattern at feature mula sa mga larawan ay nagpabago sa larangan. Gayunpaman, itong black-box na katangian ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Pag-unawa sa mga modelo ng imahe at hula na gumagamit ng isang Activation Atlas, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mo masasanay ang isang modelo gamit ang AutoML Vision?
Upang sanayin ang isang modelo gamit ang AutoML Vision, maaari mong sundin ang isang hakbang-hakbang na proseso na kinabibilangan ng paghahanda ng data, pagsasanay sa modelo, at pagsusuri. Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud na nagpapasimple sa proseso ng pagsasanay ng mga custom na machine learning na modelo para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Ginagamit nito ang malalim na mga algorithm sa pag-aaral at ginagawang awtomatiko ang marami sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng AutoML Vision sa Google Cloud Machine Learning?
Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud Machine Learning na naglalayong pasimplehin at pabilisin ang proseso ng pagsasanay ng mga custom na modelo ng machine learning para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Ang layunin nito ay paganahin ang mga user, anuman ang kanilang kadalubhasaan sa machine learning, na bumuo at mag-deploy ng napakatumpak na mga modelo ng pag-uuri ng imahe na may kaunting pagsisikap.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano kami makakakolekta ng malaking halaga ng mga larawang may label para sa pagsasanay sa aming modelo gamit ang AutoML Vision?
Upang mangolekta ng malaking halaga ng mga larawang may label para sa pagsasanay sa iyong modelo gamit ang AutoML Vision, mayroong ilang mga diskarte na maaari mong gawin. Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa mga developer na bumuo ng mga custom na modelo ng machine learning para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa mga modelong ito na may mga larawang may label, maaari kang mapabuti
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang AutoML Vision at paano ito nakakatulong sa pagbuo at pag-deploy ng mga custom na machine learning na modelo?
Ang AutoML Vision ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud Machine Learning na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo at mag-deploy ng mga custom na modelo ng machine learning para sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Dinisenyo ito para pasimplehin ang proseso ng pagbuo ng mga modelo ng AI, na ginagawa itong naa-access sa mga user na may limitadong kadalubhasaan sa machine learning. Sa AutoML Vision, madaling makapagsanay ang mga user
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit