Kako lahko programsko izvlečete oznake iz slik z uporabo Pythona in API-ja Vision?
Če želite programsko izvleči oznake iz slik z uporabo Pythona in API-ja Vision, lahko izkoristite zmogljive zmogljivosti API-ja Google Cloud Vision. Vision API ponuja obsežen nabor funkcij za analizo slike, vključno z zaznavanjem oznak, ki vam omogoča samodejno prepoznavanje in ekstrahiranje oznak iz slik. Za začetek boste potrebovali
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Označevanje slik, Zaznavanje nalepk, Pregled izpita
Kakšni so koraki pri uporabi Google Vision API za ekstrahiranje besedila iz slike?
Google Vision API ponuja zmogljiv nabor orodij za razumevanje in ekstrahiranje besedila iz slik. Ta funkcionalnost je še posebej uporabna v različnih aplikacijah, kot so optično prepoznavanje znakov (OCR), analiza dokumentov in iskanje slik. Če želite uporabiti Google Vision API za ekstrahiranje besedila iz slike, lahko sledite naslednjim korakom
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Razumevanje besedila v vizualnih podatkih, Odkrivanje in ekstrahiranje besedila s slike, Pregled izpita
Kako izgleda proces označevanja podatkov in kdo ga izvaja?
Proces označevanja podatkov na področju umetne inteligence je ključen korak pri usposabljanju modelov strojnega učenja. Označevanje podatkov vključuje dodeljevanje pomembnih in ustreznih oznak ali opomb podatkom, kar omogoča modelu, da se uči in daje natančne napovedi na podlagi označenih informacij. Ta postopek običajno izvajajo človeški označevalci
Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
Učinkovito usposabljanje modelov strojnega učenja z velikimi podatki je ključen vidik na področju umetne inteligence. Google ponuja specializirane rešitve, ki omogočajo ločevanje računalništva od shranjevanja, kar omogoča učinkovite procese usposabljanja. Te rešitve, kot so Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery in odprti nabori podatkov, zagotavljajo celovit okvir za napredovanje
Kako so nastavitveni parametri in hiperparametri ML povezani med seboj?
Nastavitveni parametri in hiperparametri so povezani koncepti na področju strojnega učenja. Nastavitveni parametri so specifični za določen algoritem strojnega učenja in se uporabljajo za nadzor obnašanja algoritma med usposabljanjem. Po drugi strani pa so hiperparametri parametri, ki se ne naučijo iz podatkov, ampak so nastavljeni pred
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Ali lahko globoko učenje razlagamo kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN)?
Globoko učenje se dejansko lahko razlaga kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN). Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja, ki se osredotoča na usposabljanje umetnih nevronskih mrež z več plastmi, znanih tudi kot globoke nevronske mreže. Ta omrežja so zasnovana tako, da se naučijo hierarhičnih predstavitev podatkov, kar jih omogoča
Kateri ukaz je mogoče uporabiti za oddajo naloge usposabljanja v platformi Google Cloud AI?
Če želite oddati delovno mesto za usposabljanje v Google Cloud Machine Learning (ali Google Cloud AI Platform), lahko uporabite ukaz »gcloud ai-platform jobs submit training«. Ta ukaz vam omogoča, da oddate usposabljanje storitvi AI Platform Training, ki zagotavlja razširljivo in učinkovito okolje za usposabljanje modelov strojnega učenja. Ai-platforma "gcloud
Ali je mogoče zlahka nadzorovati (z dodajanjem in odstranjevanjem) število plasti in število vozlišč v posameznih plasteh s spreminjanjem matrike, ki je podana kot skriti argument globoke nevronske mreže (DNN)?
Na področju strojnega učenja, zlasti globokih nevronskih mrež (DNN), je zmožnost nadzora nad številom plasti in vozlišč znotraj vsake plasti temeljni vidik prilagajanja arhitekture modela. Pri delu z DNN-ji v kontekstu Googlovega strojnega učenja v oblaku igra niz, ki je naveden kot skriti argument, ključno vlogo
Kako izberete pravi algoritem?
Izbira pravega algoritma je ključni korak v procesu gradnje in uvajanja modelov strojnega učenja. Algoritem, ki ga izberete, bo pomembno vplival na zmogljivost in natančnost vašega modela. Razpravljajmo o dejavnikih, ki jih je treba upoštevati pri izbiri algoritma na področju umetne inteligence (AI), zlasti pri
Kaj so hiperparametri?
Hiperparametri igrajo ključno vlogo na področju strojnega učenja, še posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning. Za razumevanje hiperparametrov je pomembno, da najprej razumemo koncept strojnega učenja. Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki se lahko učijo iz podatkov in
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje