Kako lahko dostopamo in prikažemo vrednosti verjetnosti za vsako kategorijo v opombi varnega iskanja?
Za dostop in prikaz vrednosti verjetnosti za vsako kategorijo v opombi varnega iskanja z uporabo napredne funkcije za razumevanje slik API-ja Google Vision lahko uporabite odgovor, prejet iz klica API-ja. Odgovor vsebuje objekt JSON, ki vključuje informacije o opombah varnega iskanja, vključno z vrednostmi verjetnosti za različne kategorije. Kdaj
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Napredno razumevanje slik, Izrecno zaznavanje vsebine (funkcija varnega iskanja), Pregled izpita
Kaj pomeni služiti modelu?
Storitev modela v kontekstu umetne inteligence (AI) se nanaša na postopek dajanja usposobljenega modela na voljo za napovedovanje ali izvajanje drugih nalog v produkcijskem okolju. Vključuje namestitev modela na strežnik ali infrastrukturo v oblaku, kjer lahko prejme vhodne podatke, jih obdela in ustvari želeni izhod.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Veliki podatki za modele treningov v oblaku
Kakšen je namen druge oznake skripta v kodi HTML za ustvarjanje Google Zemljevida?
Namen druge oznake skripta v kodi HTML za ustvarjanje Google Zemljevida je naložiti JavaScript API za Google Zemljevide. Ta API ponuja vse potrebne funkcije in vire za vdelavo in interakcijo z Google Zemljevidi na spletnem mestu. Pri ustvarjanju Google Zemljevida se prva oznaka skripta uporabi za
Kakšen je namen funkcije "initMap" v kodi JavaScript?
Funkcija "initMap" v kodi JavaScript ima ključni namen pri ustvarjanju Google Zemljevida na spletnem mestu. Njegova primarna funkcija je inicializacija in nastavitev predmeta zemljevida, definiranje njegovih lastnosti in prikaz na spletni strani. Ta funkcija se običajno pokliče, ko se spletna stran naloži, da se zagotovi, da je zemljevid pripravljen
Kakšna je vloga partNeighbours API pri nevronsko strukturiranem učenju?
PartNeighbours API igra ključno vlogo na področju nevronsko strukturiranega učenja (NSL) s TensorFlow, zlasti v kontekstu usposabljanja s sintetiziranimi grafi. NSL je ogrodje, ki izkorišča grafično strukturirane podatke za izboljšanje učinkovitosti modelov strojnega učenja. Omogoča vključitev relacijskih informacij med podatkovnimi točkami z uporabo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Trening s sintetiziranimi grafi, Pregled izpita
Kako si lahko ogledamo vse različice predmeta v vedru z različicami v storitvi Google Cloud Storage?
Če si želite ogledati vse različice predmeta v vedru z različicami v storitvi Google Cloud Storage, lahko uporabite razpoložljiva orodja in API-je, ki jih ponuja Google Cloud Platform (GCP). Različice objektov vam omogočajo vzdrževanje več različic predmeta v vedru, kar vam daje možnost dostopa do zgodovinskih različic in upravljanja z njimi
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Uvod v GCP, Uporaba različic objektov, Pregled izpita
Kako omogočite API za povezavo BigQuery v konzoli v oblaku?
Če želite omogočiti API za povezavo BigQuery v konzoli v oblaku, morate slediti nekaj korakom. API za povezavo BigQuery vam omogoča ustvarjanje in upravljanje povezav med BigQuery in drugimi storitvami Google Cloud, kot je Cloud SQL. Omogočanje tega API-ja je bistveno za poizvedovanje Cloud SQL iz BigQueryja. V tem odgovoru bomo
Katere so nekatere od ključnih funkcij in zmožnosti API-ja za prevajanje za integracijo prevajanja v spletna mesta in aplikacije?
API za prevajanje, ki ga zagotavlja Google Cloud AI Platform, ponuja vrsto ključnih funkcij in zmožnosti, ki omogočajo brezhibno integracijo funkcij prevajanja v spletna mesta in aplikacije. To zmogljivo orodje izkorišča napredek na področju umetne inteligence in strojnega učenja za zagotavljanje natančnih in učinkovitih prevodov v več jezikih. Ena od glavnih značilnosti
Kako je Keras opisan z vidika njegovega dizajna in funkcionalnosti?
Keras je API za nevronske mreže na visoki ravni, ki je napisan v Pythonu. Zasnovan je tako, da je uporabniku prijazen, modularen in razširljiv, kar uporabnikom omogoča hitro in enostavno gradnjo in eksperimentiranje z modeli globokega učenja. Keras ponuja preprost in intuitiven vmesnik za izdelavo, usposabljanje in uvajanje modelov globokega učenja, zaradi česar je priljubljena izbira med
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Uvod v Keras, Pregled izpita