Python болон Vision API ашиглан зурагнаас шошгыг хэрхэн программчлан гаргаж авах вэ?
Python болон Vision API ашиглан зурагнаас шошгыг программчлан гаргаж авахын тулд та Google Cloud Vision API-ийн хүчирхэг чадамжийг ашиглах боломжтой. Vision API нь шошгыг илрүүлэх зэрэг дүрсний шинжилгээний иж бүрэн функцуудыг хангадаг бөгөөд энэ нь таныг зургаас автоматаар таних, шошгыг задлах боломжийг олгодог. Эхлэхийн тулд танд хэрэгтэй болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Зургийг шошголох, Шошгыг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Google Vision API-г ашиглан зургаас текст задлахад ямар алхамууд ордог вэ?
Google Vision API нь зургаас текстийг ойлгох, задлах хүчирхэг хэрэгслүүдээр хангадаг. Энэ функц нь оптик тэмдэгт таних (OCR), баримт бичгийн дүн шинжилгээ, зураг хайх гэх мэт төрөл бүрийн програмуудад ялангуяа ашигтай байдаг. Зургаас текст задлахад Google Vision API-г ашиглахын тулд дараах алхмуудыг хийж болно
Өгөгдлийг шошголох үйл явц ямар харагддаг вэ, үүнийг хэн гүйцэтгэдэг вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт өгөгдлийг шошголох үйл явц нь машин сургалтын загваруудыг сургах чухал алхам юм. Өгөгдлийг шошголох нь тухайн өгөгдөлд утга учиртай, хамааралтай шошго эсвэл тэмдэглэгээ өгөх, загварт суралцах, шошгологдсон мэдээлэлд үндэслэн үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Энэ процессыг ихэвчлэн хүний аннотатор гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
Том өгөгдөл бүхий машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал асуудал юм. Google нь компьютерийг хадгалах сангаас салгах боломжийг олгодог тусгай шийдлүүдийг санал болгож, сургалтын үр дүнтэй үйл явцыг идэвхжүүлдэг. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, нээлттэй өгөгдлийн багц зэрэг эдгээр шийдлүүд нь ахиц дэвшил гаргах цогц тогтолцоог бүрдүүлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
ML тааруулах параметр ба гиперпараметрүүд хоорондоо хэрхэн холбоотой вэ?
Тохируулгын параметрүүд ба гиперпараметрүүд нь машин сургалтын талбарт хамааралтай ойлголтууд юм. Тохируулгын параметрүүд нь тодорхой машин сургалтын алгоритмд зориулагдсан бөгөөд сургалтын явцад алгоритмын үйл ажиллагааг хянахад ашиглагддаг. Нөгөөтэйгүүр, гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс сургаагүй боловч өгөгдлөөс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Гүнзгий суралцах нь гүнзгий мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж ойлгож болох уу?
Гүнзгий суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж үнэхээр тайлбарлаж болно. Гүн суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг олон давхарга бүхий хиймэл мэдрэлийн сүлжээг сургахад чиглэдэг машин сургалтын дэд салбар юм. Эдгээр сүлжээнүүд нь өгөгдлийн шаталсан дүрслэлийг сурч, тэдгээрийг идэвхжүүлэхэд зориулагдсан
Google Cloud AI платформ дээр сургалтын ажил илгээхэд ямар командыг ашиглаж болох вэ?
Google Cloud Machine Learning (эсвэл Google Cloud AI платформ) дээр сургалтын ажил илгээхийн тулд "gcloud ai-platform jobs submit training" командыг ашиглаж болно. Энэхүү тушаал нь танд сургалтын ажлыг AI платформ сургалтын үйлчилгээнд илгээх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь машин сургалтын загваруудыг сургах өргөтгөх боломжтой, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. "gcloud ai-платформ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?
Машин сургалтын талбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга бүрийн доторх давхаргууд болон зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Та зөв алгоритмыг хэрхэн сонгох вэ?
Зөв алгоритмыг сонгох нь машин сургалтын загварыг бий болгох, ашиглах үйл явцын чухал алхам юм. Таны сонгосон алгоритм нь таны загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд чухал нөлөө үзүүлнэ. Хиймэл оюун ухаан (AI) чиглэлээр алгоритм сонгохдоо анхаарах ёстой хүчин зүйлсийн талаар ярилцъя.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Гиперпараметр гэж юу вэ?
Гиперпараметрүүд нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрийг ойлгохын тулд эхлээд машин сургалтын тухай ойлголтыг ойлгох нь чухал. Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг бөгөөд өгөгдөл болон мэдээлэлээс суралцах боломжтой алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ