చిత్రాలు మరియు వీడియోలలో జంతువుల చుట్టూ వస్తువు సరిహద్దులను గీయడం మరియు నిర్దిష్ట జంతువుల పేర్లతో ఈ సరిహద్దులను లేబుల్ చేయడం ఎలా?
చిత్రాలు మరియు వీడియోలలో జంతువులను గుర్తించడం, వాటి చుట్టూ సరిహద్దులను గీయడం మరియు జంతువుల పేర్లతో ఈ సరిహద్దులను లేబుల్ చేయడం కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగాల నుండి సాంకేతికతలను మిళితం చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియను అనేక కీలక దశలుగా విభజించవచ్చు: ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ కోసం Google Vision APIని ఉపయోగించడం,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, ఆకారాలు మరియు వస్తువులను అర్థం చేసుకోవడం, దిండు పైథాన్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి వస్తువు సరిహద్దులను గీయడం
పునరావృత్తిని ఉపయోగించి సాధారణ వ్యక్తీకరణను నిర్వచించవచ్చా?
సాధారణ వ్యక్తీకరణల రంగంలో, పునరావృత్తిని ఉపయోగించి వాటిని నిర్వచించడం నిజంగా సాధ్యమే. రెగ్యులర్ ఎక్స్ప్రెషన్లు కంప్యూటర్ సైన్స్లో ప్రాథమిక భావన మరియు ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ మరియు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ టాస్క్ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి. నిర్దిష్ట నమూనాల ఆధారంగా స్ట్రింగ్ల సెట్లను వివరించడానికి అవి సంక్షిప్త మరియు శక్తివంతమైన మార్గం. రెగ్యులర్ వ్యక్తీకరణలు కావచ్చు
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, రెగ్యులర్ లాంగ్వేజెస్, రెగ్యులర్ వ్యక్తీకరణలు
నమూనాలో లేని నష్టం ధ్రువీకరణ నష్టమా?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకించి మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు పనితీరు అంచనాల సందర్భంలో, నమూనా వెలుపల నష్టం మరియు ధ్రువీకరణ నష్టం మధ్య వ్యత్యాసం అత్యంత ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. వారి లోతైన అభ్యాస నమూనాల సమర్థత మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకునే లక్ష్యంతో అభ్యాసకులకు ఈ భావనలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. ఈ నిబంధనలలోని చిక్కులను పరిశోధించడానికి,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను ఎలా లోడ్ చేయాలి?
Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను లోడ్ చేయడానికి, మీరు దిగువ వివరించిన దశలను అనుసరించవచ్చు. TensorFlow డేటాసెట్లు అనేది TensorFlowతో ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న డేటాసెట్ల సమాహారం. ఇది అనేక రకాల డేటాసెట్లను అందిస్తుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లకు సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది. Google Colaboratory, Colab అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది Google అందించే ఉచిత క్లౌడ్ సేవ
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
ఈ ప్రతిపాదన నిజమా లేదా అబద్ధమా "వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ కోసం ఫలితం తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీగా ఉండాలి."
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాస రంగంలో, వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు మరిన్ని వంటి పనుల కోసం ప్రాథమిక సాధనాలు. వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ గురించి చర్చిస్తున్నప్పుడు, తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీ యొక్క భావనను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. అన్న ప్రకటన
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన ఐరిస్ డేటా సెట్ను ఎక్కడ కనుగొనవచ్చు?
ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన ఐరిస్ డేటాసెట్ను కనుగొనడానికి, దానిని UCI మెషిన్ లెర్నింగ్ రిపోజిటరీ ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. ఐరిస్ డేటాసెట్ అనేది వర్గీకరణ పనుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటాసెట్, ప్రత్యేకించి విద్యాపరమైన సందర్భాలలో వివిధ యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ప్రదర్శించడంలో దాని సరళత మరియు ప్రభావం కారణంగా. UCI మెషిన్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ అవసరమా?
పైథాన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్, దాని సరళత, బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు ML టాస్క్లకు మద్దతు ఇచ్చే అనేక లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల లభ్యత కారణంగా. ML కోసం పైథాన్ను ఉపయోగించడం అవసరం కానప్పటికీ, దీనిని చాలా మంది అభ్యాసకులు మరియు పరిశోధకులు సిఫార్సు చేస్తారు మరియు ఇష్టపడతారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
"draw_vertices" ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ సరిహద్దులను గీస్తున్నప్పుడు ప్రదర్శన వచనాన్ని చిత్రానికి ఎలా జోడించవచ్చు?
Pillow Python లైబ్రరీలో "draw_vertices" ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ సరిహద్దులను గీసేటప్పుడు చిత్రానికి ప్రదర్శన వచనాన్ని జోడించడానికి, మేము దశల వారీ ప్రక్రియను అనుసరించవచ్చు. ఈ ప్రక్రియలో Google Vision API నుండి కనుగొనబడిన ఆబ్జెక్ట్ల శీర్షాలను తిరిగి పొందడం, శీర్షాలను ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ సరిహద్దులను గీయడం మరియు చివరకు ప్రదర్శన వచనాన్ని జోడించడం వంటివి ఉంటాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, ఆకారాలు మరియు వస్తువులను అర్థం చేసుకోవడం, దిండు పైథాన్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి వస్తువు సరిహద్దులను గీయడం, పరీక్ష సమీక్ష
అందించిన కోడ్లోని "draw.line" పద్ధతి యొక్క పారామితులు ఏమిటి మరియు అవి శీర్షాల విలువల మధ్య గీతలను ఎలా గీయడానికి ఉపయోగించబడతాయి?
పిల్లో పైథాన్ లైబ్రరీలోని "draw.line" పద్ధతి చిత్రంపై పేర్కొన్న పాయింట్ల మధ్య గీతలను గీయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. వస్తువుల సరిహద్దులను హైలైట్ చేయడానికి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు షేప్ రికగ్నిషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లలో ఇది సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది. "draw.line" పద్ధతి పంక్తి యొక్క లక్షణాలను నిర్వచించే అనేక పారామితులను తీసుకుంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, ఆకారాలు మరియు వస్తువులను అర్థం చేసుకోవడం, దిండు పైథాన్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి వస్తువు సరిహద్దులను గీయడం, పరీక్ష సమీక్ష
పైథాన్లో ఆబ్జెక్ట్ సరిహద్దులను గీయడానికి దిండు లైబ్రరీని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
పిల్లో లైబ్రరీ అనేది పైథాన్లోని ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది ఇమేజ్ మానిప్యులేషన్ మరియు ప్రాసెసింగ్ను అనుమతిస్తుంది. ఇది వస్తువుల సరిహద్దులను గీయగల సామర్థ్యంతో సహా చిత్రాలతో పని చేయడానికి వివిధ కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు గూగుల్ విజన్ API సందర్భంలో, పిల్లో లైబ్రరీని ఆకృతులపై అవగాహన పెంచడానికి ఉపయోగించవచ్చు మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, ఆకారాలు మరియు వస్తువులను అర్థం చేసుకోవడం, దిండు పైథాన్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి వస్తువు సరిహద్దులను గీయడం, పరీక్ష సమీక్ష