तपाइँ कसरी Python र Vision API प्रयोग गरेर छविहरूबाट लेबलहरू प्रोग्राम्याटिक रूपमा निकाल्न सक्नुहुन्छ?
Python र Vision API को प्रयोग गरेर छविहरूबाट प्रोग्रामेटिक रूपमा लेबलहरू निकाल्न, तपाईंले Google Cloud Vision API को शक्तिशाली क्षमताहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। Vision API ले लेबल पत्ता लगाउने सहित छवि विश्लेषण सुविधाहरूको एक विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ, जसले तपाईंलाई छविहरूबाट लेबलहरू स्वचालित रूपमा पहिचान गर्न र निकाल्न अनुमति दिन्छ। सुरू गर्न, तपाईंलाई आवश्यक हुनेछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GVAPI Google VIS API, छविहरू लेबल गर्दै, लेबल पत्ता लगाउनुहोस्, परीक्षा समीक्षा
छविबाट पाठ निकाल्नको लागि Google Vision API प्रयोग गर्ने चरणहरू के के हुन्?
Google Vision API ले छविहरूबाट पाठ बुझ्न र निकाल्नका लागि उपकरणहरूको शक्तिशाली सेट प्रदान गर्दछ। यो कार्यक्षमता विशेष गरी विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा उपयोगी छ जस्तै अप्टिकल क्यारेक्टर पहिचान (OCR), कागजात विश्लेषण, र छवि खोज। छविबाट पाठ निकाल्नको लागि Google Vision API को उपयोग गर्न, निम्न चरणहरू हुन सक्छन्
डेटा लेबल गर्ने प्रक्रिया कस्तो देखिन्छ र कसले गर्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा डाटा लेबल गर्ने प्रक्रिया मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण कदम हो। लेबलिङ डाटाले डाटामा अर्थपूर्ण र सान्दर्भिक ट्यागहरू वा एनोटेसनहरू असाइन गर्ने, मोडेललाई लेबल गरिएको जानकारीको आधारमा सही भविष्यवाणीहरू सिक्न र गर्न सक्षम पार्छ। यो प्रक्रिया सामान्यतया मानव एनोटेटरहरू द्वारा प्रदर्शन गरिन्छ
के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
ठूला डाटाका साथ मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कुशल प्रशिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। Google ले विशेष समाधानहरू प्रदान गर्दछ जसले भण्डारणबाट कम्प्युटिङको डिकपलिंगको लागि अनुमति दिन्छ, कुशल प्रशिक्षण प्रक्रियाहरू सक्षम पार्दै। यी समाधानहरू, जस्तै गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ, GCP BigQuery, र खुला डेटासेटहरू, अगाडि बढ्नको लागि एक व्यापक रूपरेखा प्रदान गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
ML ट्युनिङ प्यारामिटरहरू र हाइपरप्यामिटरहरू कसरी एकअर्कासँग सम्बन्धित छन्?
ट्युनिङ प्यारामिटरहरू र हाइपरप्यामिटरहरू मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सम्बन्धित अवधारणाहरू हुन्। ट्युनिङ प्यारामिटरहरू विशेष मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमका लागि विशिष्ट हुन्छन् र प्रशिक्षणको क्रममा एल्गोरिदमको व्यवहार नियन्त्रण गर्न प्रयोग गरिन्छ। अर्कोतर्फ, हाइपरपेरामिटरहरू मापदण्डहरू हुन् जुन डेटाबाट सिकिएका छैनन् तर पहिले सेट गरिएका छन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के गहिरो शिक्षालाई गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा आधारित मोडेल परिभाषित र प्रशिक्षणको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ?
गहिरो शिक्षालाई वास्तवमा गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा आधारित मोडेल परिभाषित र प्रशिक्षणको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ। डीप लर्निङ मेसिन लर्निङको एउटा उपक्षेत्र हो जसले धेरै तहहरू भएका कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरूलाई तालिममा केन्द्रित गर्छ, जसलाई गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू पनि भनिन्छ। यी सञ्जालहरू डेटाको पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्नको लागि डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई सक्षम पार्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा प्रशिक्षण कार्य पेश गर्न कुन आदेश प्रयोग गर्न सकिन्छ?
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ (वा गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्म) मा प्रशिक्षण कार्य पेश गर्न, तपाईंले "gcloud ai-platform jobs submit training" आदेश प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यो आदेशले तपाईंलाई एआई प्लेटफर्म प्रशिक्षण सेवामा प्रशिक्षण कार्य पेश गर्न अनुमति दिन्छ, जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि मापनयोग्य र प्रभावकारी वातावरण प्रदान गर्दछ। "gcloud ai-प्लेटफर्म
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू - इतिहास र हार्डवेयर
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) को लुकेको तर्कको रूपमा आपूर्ति गरिएको एर्रे परिवर्तन गरेर व्यक्तिगत तहहरूमा तहहरूको संख्या र नोडहरूको संख्या सजिलैसँग नियन्त्रण गर्न सकिन्छ (थप्ने र हटाएर)?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू (DNNs), प्रत्येक तह भित्र तह र नोडहरूको संख्या नियन्त्रण गर्ने क्षमता मोडेल आर्किटेक्चर अनुकूलनको आधारभूत पक्ष हो। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा DNN सँग काम गर्दा, लुकेको तर्कको रूपमा प्रदान गरिएको एरेले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
तपाईं कसरी सही एल्गोरिथ्म छनौट गर्नुहुन्छ?
सही एल्गोरिदम छनोट गर्नु मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्ने प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण कदम हो। तपाईंले चयन गर्नुभएको एल्गोरिदमले तपाईंको मोडेलको प्रदर्शन र शुद्धतामा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्नेछ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा एल्गोरिदम छनौट गर्दा विचार गर्नुपर्ने कारकहरूबारे छलफल गरौं, विशेष गरी
हाइपरपेरामिटरहरू के हुन्?
हाइपरपेरामिटरहरूले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्, विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा। हाइपरपेरामिटरहरू बुझ्नको लागि, पहिले मेसिन लर्निङको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एक उपसमूह हो जसले डेटाबाट सिक्न सक्ने एल्गोरिदम र मोडेलहरू विकास गर्नमा केन्द्रित हुन्छ।