რატომ არის მნიშვნელოვანი კონვოლუციური ნეირონული ქსელების ქცევის გაგება და რაიმე უჩვეულო ასოციაციების გამოვლენა, რაც მათ შესაძლოა ისწავლეს?
კონვოლუციური ნეირონული ქსელების (CNN) ქცევის გაგება და რაიმე უჩვეულო ასოციაციების გამოვლენა, რაც მათ შესაძლოა ისწავლეს, უდიდესი მნიშვნელობა აქვს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. CNN-ები ფართოდ გამოიყენება გამოსახულების ამოცნობის ამოცანებში და მათმა უნარმა, ისწავლონ რთული შაბლონები და მახასიათებლები სურათებიდან, მოახდინა რევოლუცია ამ სფეროში. თუმცა, ეს შავი ყუთი ბუნება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ექსპერტიზა მანქანულ სწავლებაში, გააზრება გამოსახულების მოდელები და პროგნოზები აქტივაციის ატლასის გამოყენებით, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეგიძლიათ მოამზადოთ მოდელი AutoML Vision-ის გამოყენებით?
მოდელის მომზადებისთვის AutoML Vision-ის გამოყენებით, შეგიძლიათ მიჰყვეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მომზადებას, მოდელის ტრენინგს და შეფასებას. AutoML Vision არის Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც ამარტივებს პერსონალური მანქანური სწავლების მოდელების მომზადების პროცესს გამოსახულების ამოცნობის ამოცანებისთვის. ის იყენებს ღრმა სწავლის ალგორითმებს და ავტომატიზირებს ბევრ მათგანს
რა არის AutoML Vision-ის მიზანი Google Cloud Machine Learning-ში?
AutoML Vision არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Machine Learning, რომელიც მიზნად ისახავს გაამარტივოს და დააჩქაროს პერსონალური მანქანათმცოდნეობის მოდელების ტრენინგის პროცესი სურათის ამოცნობის ამოცანებისთვის. მისი მიზანია მისცეს მომხმარებლებს, განურჩევლად მანქანურ სწავლაში მათი გამოცდილებისა, შექმნან და განათავსონ უაღრესად ზუსტი სურათების კლასიფიკაციის მოდელები მინიმალური ძალისხმევით.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, AutoML Vision - ნაწილი 2, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შევაგროვოთ დიდი რაოდენობით ეტიკეტირებული ფოტოები ჩვენი მოდელის სავარჯიშოდ AutoML Vision-ის გამოყენებით?
იმისათვის, რომ შეაგროვოთ დიდი რაოდენობით ეტიკეტირებული ფოტოები თქვენი მოდელის AutoML Vision-ის გამოყენებით ვარჯიშისთვის, შეგიძლიათ გამოიყენოთ რამდენიმე მიდგომა. AutoML Vision არის Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან მანქანური სწავლების მოდელები სურათების ამოცნობის ამოცანებისთვის. ამ მოდელების მომზადებით ეტიკეტირებული ფოტოებით, შეგიძლიათ გაუმჯობესება
რა არის AutoML Vision და როგორ ეხმარება ის პერსონალური მანქანური სწავლის მოდელების შექმნასა და დანერგვას?
AutoML Vision არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Machine Learning, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ პერსონალური მანქანური სწავლის მოდელები გამოსახულების ამოცნობის ამოცანებისთვის. ის შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავების პროცესის გასამარტივებლად, რაც ხელმისაწვდომი გახდება მანქანური სწავლების შეზღუდული გამოცდილების მქონე მომხმარებლებისთვის. AutoML Vision-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ ადვილად ივარჯიშონ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, AutoML Vision - ნაწილი 1, გამოცდის მიმოხილვა