Google Cloud Platform-ийг удирдахад ашиглаж болох Android гар утасны програм байна уу?
Тийм ээ, Google Cloud Platform (GCP) удирдахад ашиглаж болох хэд хэдэн Android гар утасны програмууд байдаг. Эдгээр програмууд нь хөгжүүлэгчид болон системийн администраторуудад өөрсдийн үүлэн нөөцийг явж байхдаа хянах, удирдах, алдааг олж засварлах уян хатан боломжийг олгодог. Ийм программуудын нэг нь Google Play Store дээр байгаа албан ёсны Google Cloud Console програм юм. The
Google Cloud платформыг удирдах ямар арга замууд байдаг вэ?
Google Cloud Platform (GCP)-ийг удирдах нь нөөцийг үр ашигтай зохицуулах, гүйцэтгэлийг хянах, аюулгүй байдал, нийцлийг хангахын тулд төрөл бүрийн хэрэгсэл, арга техникийг ашиглах явдал юм. GCP-ийг үр дүнтэй удирдах хэд хэдэн арга байдаг бөгөөд тус бүр нь хөгжүүлэлт, удирдлагын амьдралын мөчлөгийн тодорхой зорилгод үйлчилдэг. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console нь вэб дээр суурилсан
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Танилцуулга, GCP хөгжүүлэгч ба менежментийн хэрэгслүүд
Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
Keras болон TFlearn нь Google-ийн хөгжүүлсэн машин сургалтын нээлттэй эхийн хүчирхэг номын сан болох TensorFlow дээр бүтээгдсэн гүн гүнзгий сургалтын хоёр алдартай номын сан юм. Keras болон TFlearn хоёулаа мэдрэлийн сүлжээг бий болгох үйл явцыг хялбарчлах зорилготой боловч тэдгээрийн хооронд ялгаа байдаг бөгөөд энэ нь тухайн онцлогоос хамааран илүү сайн сонголт болгож болзошгүй юм.
TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?
TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад TensorFlow-ийн өмнөх хувилбаруудын үндсэн элемент байсан сессийн тухай ойлголт хуучирсан. График эсвэл графикийн хэсгүүдийг гүйцэтгэхэд TensorFlow 1.x-д сессийг ашигласан бөгөөд энэ нь тооцоолол хаана, хэзээ хийгдэхийг хянах боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч TensorFlow 2.0-ийг нэвтрүүлснээр гүйцэтгэлийн хүсэл эрмэлзэл нэмэгдэв
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, TensorFlow-ийн үндсүүд
Google Vision API-д объект танихад зориулсан урьдчилан тодорхойлсон ангилал юу вэ?
Google Cloud-ийн машин сургалтын чадавхийн нэг хэсэг болох Google Vision API нь объект таних зэрэг дүрсийг ойлгох дэвшилтэт функцуудыг санал болгодог. Объект таних хүрээнд API нь зураг доторх объектуудыг үнэн зөв тодорхойлохын тулд урьдчилан тодорхойлсон категориудыг ашигладаг. Эдгээр урьдчилан тодорхойлсон категориуд нь API-ийн машин сургалтын загваруудыг ангилах лавлах цэг болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Объект илрүүлэх
Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор суулгасан давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглахыг авч үзэх хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацыг сурсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
Макс нэгтгэх нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал үйл ажиллагаа бөгөөд шинж чанарыг задлах, хэмжээсийг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Зургийн ангиллын даалгаврын хүрээнд функцийн газрын зургийг багасгахын тулд эргэлтийн давхаргын дараа хамгийн их нэгтгэх аргыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгахын зэрэгцээ чухал шинж чанаруудыг хадгалахад тусалдаг. Үндсэн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
Онцлог шинж чанарыг задлах нь дүрсийг таних даалгавруудад хэрэглэгдэх конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) процессын чухал алхам юм. CNN-д шинж чанарыг задлах процесс нь үнэн зөв ангиллыг хөнгөвчлөхийн тулд оролтын зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авдаг. Зургийн түүхий пикселийн утга нь ангиллын ажилд шууд тохиромжгүй тул энэ процесс зайлшгүй шаардлагатай. By
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудын хүрээнд асинхрон сургалтын функцийг ашиглах нь туйлын хэрэгцээ биш боловч загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой. Асинхрон сургалтын функцууд нь тооцоолол хийх боломжийг олгох замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох
TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгаврын чухал алхам болох текст өгөгдлийг үр дүнтэй токенжуулах боломжийг олгодог. TensorFlow Keras-д Tokenizer instance-ийг тохируулах үед тохируулж болох параметрүүдийн нэг нь давтамж дээр тулгуурлан хадгалагдах үгсийн хамгийн их тоог тодорхойлдог `num_words` параметр юм.