పైథాన్ మరియు విజన్ APIని ఉపయోగించి మీరు చిత్రాల నుండి లేబుల్లను ప్రోగ్రామాటిక్గా ఎలా సంగ్రహించగలరు?
Python మరియు Vision APIని ఉపయోగించి చిత్రాల నుండి లేబుల్లను ప్రోగ్రామాటిక్గా సంగ్రహించడానికి, మీరు Google Cloud Vision API యొక్క శక్తివంతమైన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. విజన్ API అనేది లేబుల్ డిటెక్షన్తో సహా చిత్ర విశ్లేషణ లక్షణాల యొక్క సమగ్ర సెట్ను అందిస్తుంది, ఇది చిత్రాల నుండి లేబుల్లను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ప్రారంభించడానికి, మీరు అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, చిత్రాలను లేబులింగ్ చేస్తోంది, లేబుల్స్ గుర్తింపు, పరీక్ష సమీక్ష
చిత్రం నుండి వచనాన్ని సంగ్రహించడానికి Google Vision APIని ఉపయోగించడంలో ఏ దశలు ఉంటాయి?
చిత్రాల నుండి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి Google Vision API శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR), డాక్యుమెంట్ అనాలిసిస్ మరియు ఇమేజ్ సెర్చ్ వంటి వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో ఈ ఫంక్షనాలిటీ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. చిత్రం నుండి వచనాన్ని సంగ్రహించడానికి Google Vision APIని ఉపయోగించడానికి, ఈ క్రింది దశలను చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, దృశ్య డేటాలో వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడం, చిత్రం నుండి వచనాన్ని గుర్తించడం మరియు సంగ్రహించడం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాను లేబులింగ్ చేసే ప్రక్రియ ఎలా ఉంటుంది మరియు దానిని ఎవరు నిర్వహిస్తారు?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో డేటాను లేబుల్ చేసే ప్రక్రియ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో కీలకమైన దశ. డేటాను లేబులింగ్ చేయడం అనేది డేటాకు అర్థవంతమైన మరియు సంబంధిత ట్యాగ్లు లేదా ఉల్లేఖనాలను కేటాయించడం, లేబుల్ చేయబడిన సమాచారం ఆధారంగా మోడల్ తెలుసుకోవడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ సాధారణంగా మానవ ఉల్లేఖనాలచే నిర్వహించబడుతుంది
పెద్ద డేటాతో ML మోడల్కు మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ని విడదీయడానికి Google క్లౌడ్ సొల్యూషన్లను ఉపయోగించవచ్చా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో పెద్ద డేటాతో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు సమర్థవంతమైన శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా కీలకమైన అంశం. Google నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ను విడదీయడానికి అనుమతించే ప్రత్యేక పరిష్కారాలను అందిస్తుంది, సమర్థవంతమైన శిక్షణా ప్రక్రియలను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు వంటి ఈ సొల్యూషన్లు అభివృద్ధి కోసం సమగ్ర ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
ML ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు ఒకదానికొకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి?
ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో సంబంధిత అంశాలు. ట్యూనింగ్ పారామితులు నిర్దిష్ట మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్కు ప్రత్యేకమైనవి మరియు శిక్షణ సమయంలో అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. మరోవైపు, హైపర్పారామీటర్లు అనేవి డేటా నుండి నేర్చుకోని పారామీటర్లు అయితే ముందుగా సెట్ చేయబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం వంటి లోతైన అభ్యాసాన్ని అన్వయించవచ్చా?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం అని అర్థం చేసుకోవచ్చు. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది బహుళ పొరలతో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంపై దృష్టి పెడుతుంది, దీనిని డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అని కూడా పిలుస్తారు. ఈ నెట్వర్క్లు డేటా యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి, వాటిని ఎనేబుల్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి
Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్లో శిక్షణ ఉద్యోగాన్ని సమర్పించడానికి ఏ ఆదేశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు?
Google Cloud Machine Learning (లేదా Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్)లో శిక్షణా ఉద్యోగాన్ని సమర్పించడానికి, మీరు "gCloud ai-platform jobs submit training" ఆదేశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ కమాండ్ AI ప్లాట్ఫారమ్ ట్రైనింగ్ సర్వీస్కు శిక్షణా ఉద్యోగాన్ని సమర్పించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. "gCloud AI-ప్లాట్ఫారమ్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు - చరిత్ర మరియు హార్డ్వేర్
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) యొక్క దాచిన ఆర్గ్యుమెంట్గా సరఫరా చేయబడిన శ్రేణిని మార్చడం ద్వారా వ్యక్తిగత లేయర్లలోని లేయర్ల సంఖ్య మరియు నోడ్ల సంఖ్యను సులభంగా (జోడించడం మరియు తీసివేయడం ద్వారా) నియంత్రించగలరా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (DNNలు), ప్రతి లేయర్లోని లేయర్లు మరియు నోడ్ల సంఖ్యను నియంత్రించగల సామర్థ్యం మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ అనుకూలీకరణ యొక్క ప్రాథమిక అంశం. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో DNNలతో పని చేస్తున్నప్పుడు, దాచిన ఆర్గ్యుమెంట్గా అందించబడిన శ్రేణి కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
మీరు సరైన అల్గోరిథంను ఎలా ఎంచుకుంటారు?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించే మరియు అమలు చేసే ప్రక్రియలో సరైన అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం అనేది ఒక కీలకమైన దశ. మీరు ఎంచుకున్న అల్గోరిథం మీ మోడల్ పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో ప్రత్యేకంగా ఒక అల్గారిథమ్ను ఎంచుకునేటప్పుడు పరిగణించవలసిన అంశాలను చర్చిద్దాం.
హైపర్పారామీటర్లు అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా మెషీన్ లెర్నింగ్ భావనను గ్రహించడం చాలా ముఖ్యం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపసమితి, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకోగల అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి