Vai ir kāda Android mobilā lietojumprogramma, ko var izmantot Google Cloud Platform pārvaldībai?
Jā, ir vairākas Android mobilās lietojumprogrammas, kuras var izmantot Google Cloud Platform (GCP) pārvaldībai. Šīs lietojumprogrammas sniedz izstrādātājiem un sistēmu administratoriem elastīgu iespēju pārraudzīt, pārvaldīt un novērst mākoņa resursus, atrodoties ceļā. Viena no šādām lietojumprogrammām ir oficiālā Google Cloud Console lietotne, kas pieejama Google Play veikalā. The
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, Introductions, GCP izstrādātāju un pārvaldības rīki
Kādi ir Google mākoņa platformas pārvaldības veidi?
Google Cloud Platform (GCP) pārvaldīšana ietver dažādu rīku un paņēmienu izmantošanu, lai efektīvi apstrādātu resursus, pārraudzītu veiktspēju un nodrošinātu drošību un atbilstību. Ir vairāki veidi, kā efektīvi pārvaldīt GSP, un katrs no tiem kalpo konkrētam mērķim izstrādes un pārvaldības dzīves ciklā. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console ir tīmekļa platforma
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, Introductions, GCP izstrādātāju un pārvaldības rīki
Vai Keras ir labāka Deep Learning TensorFlow bibliotēka nekā TFlearn?
Keras un TFlearn ir divas populāras dziļās mācīšanās bibliotēkas, kas izveidotas, izmantojot TensorFlow — jaudīgu atvērtā koda bibliotēku mašīnmācībai, ko izstrādājis Google. Lai gan gan Keras, gan TFlearn mērķis ir vienkāršot neironu tīklu veidošanas procesu, starp tiem ir atšķirības, kas var padarīt vienu labāku izvēli atkarībā no konkrētā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow dziļi mācīšanās bibliotēka, TFLearn
TensorFlow 2.0 un jaunākās versijās sesijas vairs netiek tieši izmantotas. Vai ir kāds iemesls tos izmantot?
TensorFlow 2.0 un jaunākās versijās sesiju koncepcija, kas bija pamatelements iepriekšējās TensorFlow versijās, ir novecojusi. Sesijas tika izmantotas TensorFlow 1.x, lai izpildītu grafikus vai grafiku daļas, ļaujot kontrolēt, kad un kur notiek aprēķins. Tomēr, ieviešot TensorFlow 2.0, tā izpilde kļuva dedzīga
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, TensorFlow pamati
Kādas ir iepriekš noteiktas kategorijas objektu atpazīšanai Google Vision API?
Google Vision API, kas ir daļa no Google Cloud mašīnmācīšanās iespējām, piedāvā uzlabotas attēlu izpratnes funkcijas, tostarp objektu atpazīšanu. Objektu atpazīšanas kontekstā API izmanto iepriekš noteiktu kategoriju kopu, lai precīzi identificētu objektus attēlos. Šīs iepriekš definētās kategorijas kalpo kā atskaites punkti API mašīnmācīšanās modeļu klasifikācijai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Uzlabota attēlu izpratne, Objektu noteikšana
Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
Lai izmantotu iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu attēlojumu kā vektoru vizualizēšanai, mums ir jāiedziļinās vārdu iegulšanas pamatjēdzienos un to lietošanā neironu tīklos. Vārdu iegulšana ir vārdu blīvs vektora attēlojums nepārtrauktā vektoru telpā, kas uztver semantiskās attiecības starp vārdiem. Šīs iegulšanas ir
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Neironu strukturēta mācīšanās ar TensorFlow, Neirālās strukturētās mācīšanās ietvara pārskats
Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
Maksimālā apvienošana ir kritiska darbība konvolucionālajos neironu tīklos (CNN), kam ir nozīmīga loma funkciju ieguvē un izmēru samazināšanā. Attēlu klasifikācijas uzdevumu kontekstā maksimālā apvienošana tiek izmantota pēc konvolucionālajiem slāņiem, lai samazinātu objektu karšu paraugus, kas palīdz saglabāt svarīgās funkcijas, vienlaikus samazinot skaitļošanas sarežģītību. Galvenais mērķis
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow.js, TensorFlow izmantošana apģērbu attēlu klasificēšanai
Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
Iezīmju iegūšana ir būtisks solis konvolucionālā neironu tīkla (CNN) procesā, ko izmanto attēlu atpazīšanas uzdevumiem. CNN iezīmju iegūšanas process ietver nozīmīgu iezīmju ieguvi no ievades attēliem, lai atvieglotu precīzu klasifikāciju. Šis process ir būtisks, jo neapstrādātas pikseļu vērtības no attēliem nav tieši piemērotas klasifikācijas uzdevumiem. Autors
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow.js, TensorFlow izmantošana apģērbu attēlu klasificēšanai
Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
Mašīnmācīšanās modeļu jomā, kas darbojas TensorFlow.js, asinhrono mācību funkciju izmantošana nav absolūti nepieciešama, taču tā var ievērojami uzlabot modeļu veiktspēju un efektivitāti. Asinhronajām mācīšanās funkcijām ir izšķiroša nozīme mašīnmācīšanās modeļu apmācības procesa optimizēšanā, ļaujot veikt aprēķinus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow.js, Neironu tīkla izveide klasifikācijas veikšanai
Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
TensorFlow Keras Tokenizer API nodrošina efektīvu teksta datu marķieri, kas ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādes (NLP) uzdevumos. Konfigurējot Tokenizer gadījumu programmā TensorFlow Keras, viens no parametriem, ko var iestatīt, ir parametrs "num_words", kas norāda maksimālo vārdu skaitu, kas jāpatur, pamatojoties uz biežumu.