కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి CNNని నిర్మించే సందర్భంలో "process_test_data" ఫంక్షన్కి బాధ్యత ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు టెన్సర్ఫ్లోతో డీప్ లెర్నింగ్ నేపథ్యంలో కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)ని నిర్మించే ప్రక్రియలో "process_test_data" ఫంక్షన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ప్రిడిక్షన్ కోసం CNN మోడల్లో ఫీడ్ చేయబడే ముందు పరీక్ష డేటాను ప్రిప్రాసెసింగ్ చేయడానికి మరియు సిద్ధం చేయడానికి ఈ ఫంక్షన్ బాధ్యత వహిస్తుంది. లో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష
ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలో "create_train_data" ఫంక్షన్ యొక్క విధి ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో కుక్కలు వర్సెస్ పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)ని ఉపయోగించే ప్రిప్రాసెసింగ్ దశలో "create_train_data" ఫంక్షన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. CNN మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే శిక్షణ డేటాను రూపొందించడానికి ఈ ఫంక్షన్ బాధ్యత వహిస్తుంది. "create_train_data" యొక్క విధిని అర్థం చేసుకోవడానికి, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరిచయం మరియు ప్రిప్రాసెసింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్ని ఉపయోగించి చిత్రాల లేబుల్లు ఎలా సూచించబడతాయి?
వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్లో వర్గీకరణ డేటాను సూచించడానికి సాధారణంగా ఉపయోగించే సాంకేతికత. కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడం వంటి చిత్ర వర్గీకరణ పనుల సందర్భంలో, చిత్రాలతో అనుబంధించబడిన లేబుల్లు లేదా వర్గాలను సూచించడానికి వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము దాని కోసం లేబుల్లను ఎలా అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరిచయం మరియు ప్రిప్రాసెసింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
ఈ ట్యుటోరియల్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించడం యొక్క లక్ష్యం ఏమిటి?
ఈ ట్యుటోరియల్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)ని ఉపయోగించడం యొక్క లక్ష్యం చిత్రంలో కుక్క లేదా పిల్లి ఉందా అని ఖచ్చితంగా గుర్తించడం. CNNలు అనేది చిత్ర వర్గీకరణ పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన లోతైన అభ్యాస నమూనా. వారు కారణంగా వివిధ కంప్యూటర్ దృష్టి అప్లికేషన్లలో గణనీయమైన ప్రజాదరణ మరియు విజయాన్ని పొందారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరిచయం మరియు ప్రిప్రాసెసింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
ఇమేజ్ వర్గీకరణ కోసం CNNని అమలు చేయడానికి TensorFlowని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
TensorFlow అనేది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) సహా లోతైన అభ్యాస నమూనాలను అమలు చేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే శక్తివంతమైన ఓపెన్-సోర్స్ లైబ్రరీ. CNNలు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు ఫేస్ రికగ్నిషన్ వంటి వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ అప్లికేషన్లలో విశేషమైన విజయాన్ని ప్రదర్శించాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము TensorFlowని ఎలా అమలు చేయవచ్చో అన్వేషిస్తాము a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ఫ్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, టెన్సార్ఫ్లోతో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, పరీక్ష సమీక్ష
నిర్దిష్ట వర్గాలను కలిసే చిత్రం యొక్క సంభావ్యతను నిర్ణయించడంలో విజన్ API ఎలా సహాయపడుతుంది?
Google Cloud Vision API అనేది చిత్రాలను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ప్రభావితం చేసే శక్తివంతమైన సాధనం. నిర్దిష్ట వర్గాలను కలుసుకునే చిత్రం యొక్క సంభావ్యతను గుర్తించే సామర్థ్యం దాని ముఖ్య సామర్థ్యాలలో ఒకటి. కంటెంట్ నియంత్రణ నుండి ఇమేజ్ వర్గీకరణ వరకు వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో ఈ ఫీచర్ చాలా విలువైనది. కు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, పరిచయం, పైథాన్లో గూగుల్ క్లౌడ్ విజన్ API పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ విజన్ API యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
Google అందించే క్లౌడ్ విజన్ API యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం, డెవలపర్లకు వారి అప్లికేషన్లలో ఇమేజ్ విశ్లేషణ మరియు గుర్తింపు సామర్థ్యాలను ఏకీకృతం చేయడం కోసం శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ సాధనాన్ని అందించడం. ఈ API ఇమేజ్ల కంటెంట్ను అర్థం చేసుకోవడానికి అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ప్రభావితం చేస్తుంది, డెవలపర్లు విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మరియు వివిధ పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, పరిచయం, Google క్లౌడ్ విజన్ API పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
లిస్టింగ్ ఫోటోలను వర్గీకరించడానికి బృందం ResNet 50ని మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్గా ఎందుకు ఎంచుకుంది?
అనేక బలవంతపు కారణాల వల్ల Airbnb యొక్క మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లోని లిస్టింగ్ ఫోటోలను వర్గీకరించడానికి ResNet 50 మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్గా ఎంపిక చేయబడింది. ResNet 50 అనేది ఒక లోతైన కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), ఇది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనులలో అత్యుత్తమ పనితీరును ప్రదర్శించింది. ఇది ResNet కుటుంబానికి చెందిన మోడల్స్ యొక్క రూపాంతరం, ఇది ప్రసిద్ధి చెందింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML ను ఉపయోగించే Airbnb దాని జాబితా ఫోటోలను వర్గీకరిస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
Airbnb యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్, Bighead, ప్రాజెక్ట్లో ఏ పాత్ర పోషించింది?
Bighead, Airbnb యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్, మెషీన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి జాబితా చేసే ఫోటోలను వర్గీకరించే ప్రాజెక్ట్లో కీలక పాత్ర పోషించింది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా అమలు చేయడంలో మరియు నిర్వహించడంలో Airbnb ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ఈ ప్లాట్ఫారమ్ అభివృద్ధి చేయబడింది. TensorFlow యొక్క శక్తిని పెంచడం ద్వారా, ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు క్రమబద్ధీకరించడానికి Bighead Airbnbని ఎనేబుల్ చేసింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML ను ఉపయోగించే Airbnb దాని జాబితా ఫోటోలను వర్గీకరిస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ముందు పిక్సెల్ విలువలను సాధారణీకరించడం ఎందుకు అవసరం?
ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు పిక్సెల్ విలువలను సాధారణీకరించడం అనేది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో ఒక కీలకమైన దశ, ప్రత్యేకంగా TensorFlowని ఉపయోగించి చిత్ర వర్గీకరణ సందర్భంలో. ఈ ప్రక్రియలో చిత్రం యొక్క పిక్సెల్ విలువలను ప్రామాణిక పరిధికి మార్చడం ఉంటుంది, సాధారణంగా 0 మరియు 1 లేదా -1 మరియు 1 మధ్య ఉంటుంది. అనేక కారణాల వల్ల సాధారణీకరణ అవసరం,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, దుస్తులు చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి టెన్సార్ఫ్లోను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష