Kā mēs varam piekļūt katras kategorijas iespējamības vērtībām un parādīt tās drošās meklēšanas anotācijā?
Lai piekļūtu katras kategorijas iespējamības vērtībām un parādītu tās drošās meklēšanas anotācijā, izmantojot Google Vision API uzlaboto attēlu izpratnes funkciju, varat izmantot atbildi, kas saņemta no API izsaukuma. Atbildē ir JSON objekts, kas ietver drošās meklēšanas anotācijas informāciju, tostarp dažādu kategoriju iespējamības vērtības. Kad
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Uzlabota attēlu izpratne, Nepārprotama satura noteikšana (drošas meklēšanas funkcija), Eksāmenu apskats
Ko nozīmē kalpot modelim?
Modeļa apkalpošana mākslīgā intelekta (AI) kontekstā ir process, kurā apmācīts modelis ir pieejams prognožu veikšanai vai citu uzdevumu veikšanai ražošanas vidē. Tas ietver modeļa izvietošanu serverī vai mākoņa infrastruktūrā, kur tas var saņemt ievades datus, apstrādāt tos un ģenerēt vēlamo izvadi.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Kāds ir Google kartes izveides otrā skripta taga mērķis HTML kodā?
Otrā skripta taga mērķis Google kartes izveides HTML kodā ir ielādēt Google Maps JavaScript API. Šī API nodrošina visu nepieciešamo funkcionalitāti un resursus, lai iegultu un mijiedarbotos ar Google Maps vietnē. Veidojot Google karti, tiek izmantots pirmais skripta tags
Kāds ir funkcijas "initMap" mērķis JavaScript kodā?
Funkcija "initMap" JavaScript kodā kalpo ļoti svarīgam mērķim, veidojot Google karti vietnē. Tās galvenā funkcija ir inicializēt un iestatīt kartes objektu, definēt tā rekvizītus un parādīt to tīmekļa lapā. Šī funkcija parasti tiek izsaukta, kad tiek ielādēta tīmekļa lapa, lai nodrošinātu, ka karte ir gatava
Kāda ir partNeighbours API loma neironu strukturētajā mācībā?
PartNeighbours API spēlē izšķirošu lomu neironu strukturētās mācīšanās (NSL) jomā ar TensorFlow, īpaši saistībā ar apmācību ar sintezētiem grafikiem. NSL ir sistēma, kas izmanto grafiski strukturētus datus, lai uzlabotu mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju. Tas ļauj iekļaut relāciju informāciju starp datu punktiem, izmantojot izmantošanu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Neironu strukturēta mācīšanās ar TensorFlow, Treniņš ar sintezētiem grafikiem, Eksāmenu apskats
Kā mēs varam skatīt visas objekta versijas Google mākoņkrātuves versiju segmentā?
Lai skatītu visas objekta versijas Google Cloud Storage versiju segmentā, varat izmantot pieejamos rīkus un API, ko nodrošina Google Cloud Platform (GCP). Objektu versiju noteikšana ļauj saglabāt vairākas objekta versijas segmentā, sniedzot jums iespēju piekļūt un pārvaldīt vēsturiskās versijas.
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, Darba sākšana ar GCP, Objektu versiju izmantošana, Eksāmenu apskats
Kā varat iespējot BigQuery savienojuma API mākoņa konsolē?
Lai iespējotu BigQuery savienojuma API mākoņkonsolē, jums ir jāveic dažas darbības. BigQuery savienojuma API ļauj izveidot un pārvaldīt savienojumus starp BigQuery un citiem Google mākoņa pakalpojumiem, piemēram, Cloud SQL. Šīs API iespējošana ir būtiska, lai no BigQuery veiktu vaicājumus par Cloud SQL. Šajā atbildē mēs to darīsim
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, Darba sākšana ar GCP, CloudSQL vaicāšana no BigQuery, Eksāmenu apskats
Kādas ir dažas no galvenajām Translation API funkcijām un iespējām tulkošanas integrēšanai vietnēs un lietotnēs?
Google Cloud AI platformas nodrošinātā tulkošanas API piedāvā virkni galveno funkciju un iespēju, kas ļauj netraucēti integrēt tulkošanas funkcionalitāti vietnēs un lietojumprogrammās. Šis spēcīgais rīks izmanto mākslīgā intelekta un mašīnmācības sasniegumus, lai nodrošinātu precīzus un efektīvus tulkojumus vairākās valodās. Viena no galvenajām iezīmēm
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Tulkojums API, Eksāmenu apskats
Kā Keras raksturo tā dizains un funkcionalitāte?
Keras ir augsta līmeņa neironu tīklu API, kas ir rakstīts Python. Tas ir izstrādāts tā, lai tas būtu lietotājam draudzīgs, modulārs un paplašināms, ļaujot lietotājiem ātri un viegli izveidot un eksperimentēt ar dziļās mācīšanās modeļiem. Keras nodrošina vienkāršu un intuitīvu saskarni, lai izveidotu, apmācītu un izvietotu dziļās mācīšanās modeļus, padarot to par populāru izvēli starp
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Ievads Kerasā, Eksāmenu apskats