Facets хэрэгслийн үндсэн хоёр бүрэлдэхүүн хэсэг юу вэ?
Facets хэрэгсэл нь Google-ийн хөгжүүлсэн хүчирхэг дүрслэл хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдлийн талаарх ойлголтыг ойлгомжтой, интерактив байдлаар авах боломжийг олгодог. Энэ нь өгөгдлийн хуваарилалт, зүй тогтол, харилцааны талаархи цогц ойлголтыг өгч, хэрэглэгчдэд мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах, утга учиртай дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог. Facets хэрэгсэл нь хоёр үндсэн хэсгээс бүрдэнэ
Cloud Storage, Cloud Functions болон Firestore-ийн хослол нь iOS дээрх объект илрүүлэх хүрээнд бодит цагийн шинэчлэлт, үүлэн болон гар утасны үйлчлүүлэгчийн хооронд үр ашигтай харилцаа холбоог хэрхэн идэвхжүүлдэг вэ?
Cloud Storage, Cloud Functions болон Firestore нь Google Cloud-аас олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд iOS дээрх объект илрүүлэх хүрээнд үүлэн болон мобайл үйлчлүүлэгчийн хооронд бодит цагийн шинэчлэлт хийх, үр ашигтай харилцах боломжийг олгодог. Энэхүү иж бүрэн тайлбарт бид эдгээр бүрэлдэхүүн хэсэг тус бүрийг нарийвчлан судалж, тэдгээрийг хэрхэн хөнгөвчлөхийн тулд хэрхэн хамтран ажилладагийг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, IOS дээр TensorFlow объектыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Google Cloud Machine Learning Engine ашиглан үйлчилгээ үзүүлэхэд бэлтгэгдсэн загварыг ашиглах үйл явцыг тайлбарлана уу.
Google Cloud Machine Learning Engine ашиглан үйлчилгээ үзүүлэхэд бэлтгэгдсэн загварыг ашиглах нь үйл явцыг жигд, үр ашигтай байлгах хэд хэдэн алхмуудыг хамардаг. Энэхүү хариулт нь алхам бүрийн талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгч, гол талууд болон анхаарах зүйлсийг онцлон харуулах болно. 1. Загвар бэлтгэх: Бэлтгэгдсэн загварыг ашиглахаас өмнө нэн чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, IOS дээр TensorFlow объектыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow объект илрүүлэх загварыг сургахдаа зургийг Паскал VOC формат руу хөрвүүлэх, дараа нь TFRecord формат руу хөрвүүлэх зорилго нь юу вэ?
TensorFlow объект илрүүлэх загварыг сургахдаа зургийг Паскал VOC формат руу хөрвүүлэх, дараа нь TFRecord формат руу хөрвүүлэх зорилго нь сургалтын үйл явц дахь нийцтэй байдал, үр ашгийг хангах явдал юм. Энэхүү хувиргах үйл явц нь хоёр үе шаттай бөгөөд тус бүр нь тодорхой зорилготой. Нэгдүгээрт, зургийг Паскаль VOC формат руу хөрвүүлэх нь ашигтай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, IOS дээр TensorFlow объектыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Дамжуулах сургалт нь объект илрүүлэх загварт зориулсан сургалтын үйл явцыг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ?
Дамжуулах сургалт нь хиймэл оюун ухааны салбарт объект илрүүлэх загварт зориулсан сургалтын үйл явцыг хялбаршуулдаг хүчирхэг арга юм. Энэ нь сурсан мэдлэгийг нэг даалгавраас нөгөөд шилжүүлэх боломжийг олгож, загварт урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг ашиглах боломжийг олгож, шаардлагатай сургалтын өгөгдлийн хэмжээг эрс багасгадаг. Google Cloud-ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, IOS дээр TensorFlow объектыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Google Cloud Machine Learning хэрэгслүүд болон TensorFlow Object Detection API ашиглан тусгайлан объект таних гар утасны програмыг бүтээхэд ямар алхамууд ордог вэ?
Google Cloud Machine Learning хэрэглүүр болон TensorFlow Object Detection API ашиглан тусгайлсан объект таних гар утасны програмыг бүтээх нь хэд хэдэн алхмуудыг хамардаг. Энэ хариултанд бид үйл явцыг ойлгоход тань туслах алхам бүрийн дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно. 1. Мэдээлэл цуглуулах: Эхний алхам бол олон янзын, төлөөлөх мэдээллийн багц зургийг цуглуулах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, IOS дээр TensorFlow объектыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь tf.Print-ийн нийтлэг хэрэглээний нэг тохиолдол юу вэ?
TensorFlow дахь tf.Print-ийн нийтлэг хэрэглээний нэг тохиолдол бол тооцооллын графикийг гүйцэтгэх явцад тензорын утгыг дибаг хийх, хянах явдал юм. TensorFlow нь машин сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг хүрээ бөгөөд загваруудын алдааг засах, ойлгоход зориулсан төрөл бүрийн хэрэгслээр хангадаг. tf.Print бол ийм хэрэгсэл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь tf.Print ашиглан олон цэгийг хэрхэн хэвлэх вэ?
TensorFlow-д tf.Print ашиглан олон зангилаа хэвлэхийн тулд та хэд хэдэн алхмуудыг дагаж болно. Эхлээд та шаардлагатай номын сангуудыг импортлож, TensorFlow сессийг үүсгэх хэрэгтэй. Дараа нь та зангилаа үүсгэж, тэдгээрийг үйлдлүүдтэй холбох замаар тооцооллын графикаа тодорхойлж болно. Графикыг тодорхойлсныхоо дараа та tf.Print-г ашиглан хэвлэх боломжтой
TensorFlow дээрх график дээр унжсан хэвлэх зангилаа байвал яах вэ?
Google-ийн боловсруулсан алдартай машин сургалтын систем болох TensorFlow-тэй ажиллахдаа график дээрх "унжсан хэвлэх зангилаа" гэсэн ойлголтыг ойлгох нь чухал юм. TensorFlow-д машин сургалтын загвар дахь өгөгдлийн урсгал болон үйлдлийн урсгалыг илэрхийлэх тооцооллын графикийг бүтээдэг. График дахь зангилаа нь үйлдлүүд болон ирмэгүүдийг илэрхийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь хувьсагчид хэвлэх дуудлагын гаралтыг оноох зорилго нь юу вэ?
Хэвлэх дуудлагын гаралтыг TensorFlow дахь хувьсагчид оноох зорилго нь TensorFlow хүрээн дэх цаашдын боловсруулалтанд зориулж хэвлэсэн мэдээллийг авч, удирдах явдал юм. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан бөгөөд машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглахад зориулсан цогц хэрэгсэл, функцээр хангадаг.