چگونه میتوانید با استفاده از پایتون و Vision API برچسبها را از تصاویر به صورت برنامهنویسی استخراج کنید؟
برای استخراج برنامهنویسی برچسبها از تصاویر با استفاده از Python و Vision API، میتوانید از قابلیتهای قدرتمند Google Cloud Vision API استفاده کنید. Vision API مجموعه ای جامع از ویژگی های تجزیه و تحلیل تصویر، از جمله تشخیص برچسب را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد به طور خودکار برچسب ها را از تصاویر شناسایی و استخراج کنید. برای شروع، شما نیاز دارید
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, برچسب زدن تصاویر, تشخیص برچسب ها, بررسی امتحان
مراحل استفاده از Google Vision API برای استخراج متن از یک تصویر چیست؟
Google Vision API مجموعه ای قدرتمند از ابزارها را برای درک و استخراج متن از تصاویر فراهم می کند. این قابلیت به ویژه در برنامه های مختلف مانند تشخیص نویسه نوری (OCR)، تجزیه و تحلیل اسناد و جستجوی تصویر مفید است. برای استفاده از Google Vision API برای استخراج متن از یک تصویر، مراحل زیر را می توان انجام داد
فرآیند برچسب گذاری داده ها چگونه است و چه کسی آن را انجام می دهد؟
فرآیند برچسبگذاری دادهها در زمینه هوش مصنوعی گامی مهم در آموزش مدلهای یادگیری ماشینی است. برچسبگذاری دادهها شامل تخصیص برچسبها یا حاشیهنویسیهای معنیدار و مرتبط به دادهها است، که مدل را قادر میسازد تا بر اساس اطلاعات برچسبگذاریشده، یاد بگیرد و پیشبینیهای دقیق انجام دهد. این فرآیند معمولاً توسط تفسیرگرهای انسانی انجام می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
آموزش کارآمد مدلهای یادگیری ماشین با دادههای بزرگ یک جنبه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. Google راه حل های تخصصی ارائه می دهد که امکان جداسازی محاسبات از فضای ذخیره سازی را فراهم می کند و فرآیندهای آموزشی کارآمد را ممکن می سازد. این راهحلها، مانند Google Cloud Machine Learning، GCP BigQuery و مجموعههای داده باز، چارچوبی جامع برای پیشرفت فراهم میکنند.
چگونه پارامترهای تنظیم ML و هایپرپارامترها به یکدیگر مرتبط هستند؟
پارامترهای تنظیم و فراپارامترها مفاهیم مرتبط در زمینه یادگیری ماشین هستند. پارامترهای تنظیم برای یک الگوریتم یادگیری ماشین خاص هستند و برای کنترل رفتار الگوریتم در طول آموزش استفاده می شوند. از طرف دیگر، هایپرپارامترها پارامترهایی هستند که از داده ها یاد نمی گیرند اما قبل از آن تنظیم می شوند
آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
یادگیری عمیق را در واقع می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر یک شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد. یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد تمرکز دارد که به عنوان شبکه های عصبی عمیق نیز شناخته می شود. این شبکه ها برای یادگیری نمایش سلسله مراتبی داده ها طراحی شده اند و آنها را قادر می سازند
از کدام دستور می توان برای ارسال شغل آموزشی در پلتفرم Google Cloud AI استفاده کرد؟
برای ارسال شغل آموزشی در Google Cloud Machine Learning (یا Google Cloud AI Platform)، میتوانید از دستور «gcloud ai-platform jobs submit training» استفاده کنید. این دستور به شما امکان می دهد تا یک کار آموزشی را به سرویس آموزش پلتفرم هوش مصنوعی ارسال کنید، که محیطی مقیاس پذیر و کارآمد برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی فراهم می کند. پلتفرم "gcloud ai-platform
آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، بهویژه شبکههای عصبی عمیق (DNN)، توانایی کنترل تعداد لایهها و گرهها در هر لایه یک جنبه اساسی از سفارشیسازی معماری مدل است. هنگام کار با DNN در زمینه Google Cloud Machine Learning، آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان نقش مهمی ایفا می کند.
چگونه الگوریتم مناسب را انتخاب می کنید؟
انتخاب الگوریتم مناسب گامی حیاتی در فرآیند ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی است. الگوریتمی که انتخاب می کنید تاثیر قابل توجهی بر عملکرد و دقت مدل شما خواهد داشت. اجازه دهید عواملی را که باید در هنگام انتخاب یک الگوریتم در زمینه هوش مصنوعی (AI) در نظر گرفت، به ویژه در
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
هایپرپارامترها چیست؟
فراپارامترها نقش مهمی در زمینه یادگیری ماشین دارند، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل. برای درک فراپارامترها، مهم است که ابتدا مفهوم یادگیری ماشین را درک کنیم. یادگیری ماشینی زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز میکند که میتوانند از دادهها یاد بگیرند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست