के नियमित अभिव्यक्ति पुनरावृत्ति प्रयोग गरेर परिभाषित गर्न सकिन्छ?
नियमित अभिव्यक्तिको दायरामा, पुनरावृत्ति प्रयोग गरेर तिनीहरूलाई परिभाषित गर्न वास्तवमै सम्भव छ। नियमित अभिव्यक्तिहरू कम्प्युटर विज्ञानमा आधारभूत अवधारणा हुन् र ढाँचा मिलान र पाठ प्रशोधन कार्यहरूको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरू विशिष्ट ढाँचाहरूमा आधारित स्ट्रिङहरूको सेटहरू वर्णन गर्ने संक्षिप्त र शक्तिशाली तरिका हुन्। नियमित अभिव्यक्ति हुन सक्छ
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/CCTF कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्त आधारभूत, नियमित भाषाहरू, नियमित अभिव्यक्ति
के नमूना बाहिरको हानि प्रमाणीकरण हानि हो?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी मोडेल मूल्याङ्कन र कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनको सन्दर्भमा, नमूनाभन्दा बाहिरको हानि र प्रमाणीकरण हानि बीचको भिन्नताले सर्वोपरि महत्त्व राख्छ। यी अवधारणाहरू बुझ्न उनीहरूको गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको प्रभावकारिता र सामान्यीकरण क्षमताहरू बुझ्ने लक्ष्य राख्ने चिकित्सकहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ। यी सर्तहरूको जटिलताहरूमा जानको लागि,
गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने?
Google Colaboratory मा TensorFlow डेटासेटहरू लोड गर्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow डेटासेटहरू TensorFlow सँग प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो। यसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सुविधाजनक बनाउँदै विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ। गुगल कोलाबोरेटरी, जसलाई कोलाब पनि भनिन्छ, गुगल द्वारा प्रदान गरिएको नि:शुल्क क्लाउड सेवा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कहरू छवि पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र थप जस्ता कार्यहरूको लागि आधारभूत उपकरणहरू हुन्। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कको आउटपुटको बारेमा छलफल गर्दा, वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरणको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। उक्त कथन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटा सेट कहाँ फेला पार्न सकिन्छ?
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटासेट फेला पार्नका लागि UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी मार्फत पहुँच गर्न सकिन्छ। Iris डेटासेट वर्गीकरण कार्यहरूका लागि मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सामान्यतया प्रयोग हुने डेटासेट हो, विशेष गरी शैक्षिक सन्दर्भहरूमा यसको सरलता र विभिन्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रदर्शन गर्ने प्रभावकारिताका कारण। UCI मेसिन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
के मेसिन लर्निङका लागि पाइथन आवश्यक छ?
Python यसको सरलता, बहुमुखी प्रतिभा, र ML कार्यहरूलाई समर्थन गर्ने असंख्य पुस्तकालयहरू र फ्रेमवर्कहरूको उपलब्धताको कारणले मेसिन लर्निङ (ML) को क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने प्रोग्रामिङ भाषा हो। जबकि यो ML को लागी पाइथन प्रयोग गर्न को लागी एक आवश्यकता छैन, यो धेरै चिकित्सकहरु र अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा धेरै सिफारिस र रुचाइएको छ।
"draw_vertices" प्रकार्य प्रयोग गरेर वस्तु किनारा कोर्दा छविमा प्रदर्शन पाठ कसरी थप्न सकिन्छ?
पिलो पाइथन लाइब्रेरीमा "draw_vertices" प्रकार्य प्रयोग गरेर वस्तुको किनारा कोर्दा छविमा प्रदर्शन पाठ थप्न, हामी चरण-दर-चरण प्रक्रिया अनुसरण गर्न सक्छौं। यस प्रक्रियामा गुगल भिजन एपीआईबाट पत्ता लगाइएका वस्तुहरूको ठाडोहरू पुन: प्राप्त गर्ने, ठाडोहरू प्रयोग गरेर वस्तुको किनाराहरू कोर्ने र अन्तमा प्रदर्शन पाठ थप्ने समावेश छ।
प्रदान गरिएको कोडमा "draw.line" विधिका प्यारामिटरहरू के हुन्, र तिनीहरू कसरी vertices मानहरू बीच रेखाहरू कोर्न प्रयोग गरिन्छ?
Pillow Python पुस्तकालयमा "draw.line" विधि छविमा निर्दिष्ट बिन्दुहरू बीच रेखाहरू कोर्न प्रयोग गरिन्छ। यो सामान्यतया कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ, जस्तै वस्तु पत्ता लगाउने र आकार पहिचान, वस्तुहरूको सीमाहरू हाइलाइट गर्न। "draw.line" विधिले रेखाका विशेषताहरूलाई परिभाषित गर्ने धेरै प्यारामिटरहरू लिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GVAPI Google VIS API, आकार र वस्तुहरू बुझ्दै, तकिया पाइथन लाइब्रेरी प्रयोग गरी वस्तु बोर्डर रेखाचित्र, परीक्षा समीक्षा
पाइथनमा वस्तु सीमानाहरू कोर्न कसरी तकिया पुस्तकालय प्रयोग गर्न सकिन्छ?
पिलो लाइब्रेरी पाइथनमा एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जसले छवि हेरफेर र प्रशोधन गर्न अनुमति दिन्छ। यसले छविहरूसँग काम गर्न विभिन्न प्रकार्यताहरू प्रदान गर्दछ, वस्तुको किनाराहरू कोर्ने क्षमता सहित। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र गुगल भिजन एपीआईको सन्दर्भमा, पिलो लाइब्रेरीलाई आकारहरूको बुझाइ बढाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GVAPI Google VIS API, आकार र वस्तुहरू बुझ्दै, तकिया पाइथन लाइब्रेरी प्रयोग गरी वस्तु बोर्डर रेखाचित्र, परीक्षा समीक्षा
पाइथनमा Google Vision API प्रयोग गरेर हामी कसरी सुरक्षित खोज एनोटेसन प्राप्त गर्न सक्छौं?
Python मा Google Vision API को प्रयोग गरेर सुरक्षित खोज एनोटेसन प्राप्त गर्न, तपाईँले छविहरू भित्र स्पष्ट सामग्रीको विश्लेषण र बुझ्नको लागि API द्वारा प्रदान गरिएका शक्तिशाली सुविधाहरूको लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ। सुरक्षित खोज एनोटेसनले तपाईंलाई छविमा कुनै स्पष्ट वा अनुपयुक्त सामग्री समावेश छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न अनुमति दिन्छ, जुन विभिन्न मा महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GVAPI Google VIS API, उन्नत छविहरू बुझ्दै, स्पष्ट सामग्री पहिचान (सुरक्षित खोज सुविधा), परीक्षा समीक्षा