Што насамрэч азначае большы набор даных?
Большы набор даных у галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці, у Google Cloud Machine Learning, адносіцца да калекцыі даных, якая мае вялікі памер і складанасць. Значнасць большага набору даных заключаецца ў яго здольнасці павышаць прадукцыйнасць і дакладнасць мадэляў машыннага навучання. Калі набор даных вялікі, ён змяшчае
Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
У сферы машыннага навучання гіперпараметры гуляюць вырашальную ролю ў вызначэнні прадукцыйнасці і паводзін алгарытму. Гіперпараметры - гэта параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны не вывучаюцца падчас навучання; замест гэтага яны кантралююць сам працэс навучання. Наадварот, параметры мадэлі вывучаюцца падчас трэніровак, напрыклад, вага
Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
У сферы штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання выбар адпаведнага алгарытму мае вырашальнае значэнне для поспеху любога праекта. Калі абраны алгарытм не падыходзіць для канкрэтнай задачы, гэта можа прывесці да неаптымальных вынікаў, павелічэння вылічальных выдаткаў і неэфектыўнага выкарыстання рэсурсаў. Таму неабходна мець
Ці дазваляе API Google Vision распазнаваць твар?
API Google Cloud Vision - гэта магутны інструмент, які забяспечвае розныя магчымасці аналізу малюнкаў, у тым ліку выяўленне і распазнаванне твараў на малюнках. Тым не менш, важна ўдакладніць адрозненне паміж выяўленнем твараў і распазнаваннем твараў, каб вырашыць гэтае пытанне. Выяўленне асобы, таксама вядомае як выяўленне твару, - гэта працэс
- Апублікавана ў Штучны Інтэлект, EITC/AI/GVAPI API Google Vision, Разуменне вобразаў, Выяўленне твараў
Як рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае машыннае навучанне?
Каб рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае задачы машыннага навучання, трэба разумець асноўныя канцэпцыі і працэсы, звязаныя з машынным навучаннем. Машыннае навучанне (ML) - гэта падгрупа штучнага інтэлекту (AI), якая дазваляе сістэмам вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Google Cloud Machine Learning забяспечвае платформу і інструменты
Як даведацца, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не без нагляду?
Кантраляванае і некантраляванае навучанне - гэта два асноўныя тыпы парадыгмаў машыннага навучання, якія служаць розным мэтам, заснаваным на характары даных і мэтах пастаўленай задачы. Разуменне таго, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не навучанне без нагляду, мае вырашальнае значэнне пры распрацоўцы эфектыўных мадэляў машыннага навучання. Выбар паміж гэтымі двума падыходамі залежыць
Як даведацца, ці правільна падрыхтавана мадэль? Ці з'яўляецца дакладнасць ключавым паказчыкам і ці павінна яна быць вышэй за 90%?
Вызначэнне таго, ці правільна навучана мадэль машыннага навучання, з'яўляецца найважнейшым аспектам працэсу распрацоўкі мадэлі. У той час як дакладнасць з'яўляецца важным паказчыкам (ці нават ключавым паказчыкам) у ацэнцы прадукцыйнасці мадэлі, гэта не адзіны паказчык добра падрыхтаванай мадэлі. Дасягненне дакладнасці вышэй за 90% не з'яўляецца універсальным
Што такое машыннае навучанне?
Машыннае навучанне - гэта падполле штучнага інтэлекту (AI), якое засяроджваецца на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца і рабіць прагнозы або рашэнні без відавочнага праграмавання. Гэта магутны інструмент, які дазваляе машынам аўтаматычна аналізаваць і інтэрпрэтаваць складаныя даныя, вызначаць заканамернасці і прымаць абгрунтаваныя рашэнні або прагнозы.
Ці можа машыннае навучанне прадказаць або вызначыць якасць выкарыстоўваных даных?
Машыннае навучанне, падполе штучнага інтэлекту, мае магчымасць прагназаваць або вызначаць якасць выкарыстоўваных даных. Гэта дасягаецца з дапамогай розных метадаў і алгарытмаў, якія дазваляюць машынам вучыцца на дадзеных і рабіць абгрунтаваныя прагнозы або ацэнкі. У кантэксце Google Cloud Machine Learning гэтыя метады прымяняюцца да
Як вы можаце праграмна здабываць этыкеткі з малюнкаў з дапамогай Python і Vision API?
Каб праграмна здабываць этыкеткі з малюнкаў з дапамогай Python і Vision API, вы можаце выкарыстоўваць магутныя магчымасці Google Cloud Vision API. Vision API забяспечвае шырокі набор функцый аналізу малюнкаў, уключаючы выяўленне этыкетак, што дазваляе аўтаматычна ідэнтыфікаваць і здабываць цэтлікі з малюнкаў. Для пачатку вам спатрэбіцца