როგორ შეგვიძლია მივიღოთ წვდომა და გამოვავლინოთ ალბათობის მნიშვნელობები თითოეული კატეგორიისთვის უსაფრთხო ძიების ანოტაციაში?
უსაფრთხო ძიების ანოტაციაში თითოეული კატეგორიისთვის ალბათობის მნიშვნელობების წვდომისთვის და Google Vision API-ს სურათების გაფართოებული გაგების ფუნქციის გამოყენებით, შეგიძლიათ გამოიყენოთ API ზარიდან მიღებული პასუხი. პასუხი შეიცავს JSON ობიექტს, რომელიც მოიცავს უსაფრთხო ძიების ანოტაციის ინფორმაციას, მათ შორის ალბათობის მნიშვნელობებს სხვადასხვა კატეგორიისთვის. Როდესაც
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, სურათების გაფართოებული გაგება, აშკარა შინაარსის ამოცნობა (უსაფრთხო ძებნის ფუნქცია), გამოცდის მიმოხილვა
რას ნიშნავს მოდელის მომსახურება?
მოდელის მომსახურება ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში გულისხმობს გაწვრთნილი მოდელის ხელმისაწვდომობის პროცესს წარმოების გარემოში პროგნოზების გასაკეთებლად ან სხვა ამოცანების შესასრულებლად. ის გულისხმობს მოდელის სერვერზე ან ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურაზე განთავსებას, სადაც მას შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები, დაამუშავოს ისინი და გამოიმუშაოს სასურველი გამომავალი.
რა დანიშნულება აქვს HTML კოდში მეორე სკრიპტის ტეგს Google Map-ის შესაქმნელად?
HTML კოდის მეორე სკრიპტის ტეგის მიზანი Google Map-ის შესაქმნელად არის Google Maps JavaScript API-ის ჩატვირთვა. ეს API უზრუნველყოფს ყველა საჭირო ფუნქციონალობას და რესურსს ვებსაიტზე Google Maps-თან ჩასართავად და ინტერაქციისთვის. Google Map-ის შექმნისას გამოიყენება პირველი სკრიპტის ტეგი
რა არის "initMap" ფუნქციის მიზანი JavaScript კოდში?
JavaScript კოდში "initMap" ფუნქცია გადამწყვეტ მიზანს ემსახურება ვებსაიტზე Google Map-ის შექმნისას. მისი ძირითადი ფუნქციაა რუკის ობიექტის ინიციალიზაცია და დაყენება, მისი თვისებების განსაზღვრა და ვებ-გვერდზე ჩვენება. ეს ფუნქცია ჩვეულებრივ გამოიძახება ვებგვერდის ჩატვირთვისას, რათა დარწმუნდეს, რომ რუკა მზად არის
რა როლი აქვს partNeighbours API-ს ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლაში?
partNeighbours API გადამწყვეტ როლს თამაშობს ნერვული სტრუქტურირებული სწავლების (NSL) სფეროში TensorFlow-ით, კონკრეტულად სინთეზირებული გრაფიკებით ტრენინგის კონტექსტში. NSL არის ჩარჩო, რომელიც იყენებს გრაფიკის სტრუქტურირებულ მონაცემებს მანქანური სწავლების მოდელების მუშაობის გასაუმჯობესებლად. ის იძლევა მონაცემთა პუნქტებს შორის ურთიერთკავშირის ინფორმაციის ინკორპორაციას გამოყენების გზით
როგორ ვნახოთ ობიექტის ყველა ვერსია Google Cloud Storage-ში ვერსიულ თაიგულში?
Google Cloud Storage-ში ვერსიულ თაიგულში ობიექტის ყველა ვერსიის სანახავად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Google Cloud Platform-ის (GCP) მიერ მოწოდებული ხელმისაწვდომი ხელსაწყოები და API-ები. ობიექტის ვერსიების შექმნა საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ ობიექტის მრავალი ვერსია თაიგულში, რაც გაძლევთ შესაძლებლობას შეხვიდეთ და მართოთ ისტორიული ვერსიები
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP– ით დაწყება, ობიექტის ვერსიის გამოყენება, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეგიძლიათ ჩართოთ BigQuery კავშირის API Cloud კონსოლში?
Cloud-ის კონსოლში BigQuery კავშირის API-ს ჩასართავად, თქვენ უნდა შეასრულოთ რამდენიმე ნაბიჯი. BigQuery კავშირის API გაძლევთ საშუალებას შექმნათ და მართოთ კავშირები BigQuery-სა და სხვა Google Cloud სერვისებს შორის, როგორიცაა Cloud SQL. ამ API-ს ჩართვა აუცილებელია Cloud SQL-ის მოთხოვნისთვის BigQuery-დან. ამ პასუხში ჩვენ ვიტყვით
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP– ით დაწყება, ითხოვს CloudSQL- ს BigQuery- დან, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის Translation API-ის ზოგიერთი ძირითადი მახასიათებელი და შესაძლებლობები ვებსაიტებსა და აპებში თარგმანის ინტეგრირებისთვის?
Google Cloud AI პლატფორმის მიერ მოწოდებული თარგმანის API გთავაზობთ უამრავ ძირითად მახასიათებელს და შესაძლებლობებს, რაც საშუალებას აძლევს თარგმანის ფუნქციების უწყვეტი ინტეგრაციას ვებსაიტებსა და აპლიკაციებში. ეს მძლავრი ხელსაწყო იყენებს ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანათმცოდნეობის მიღწევებს, რათა უზრუნველყოს ზუსტი და ეფექტური თარგმანი მრავალ ენაზე. ერთ-ერთი ძირითადი მახასიათებელი
როგორ არის აღწერილი Keras მისი დიზაინისა და ფუნქციონალური თვალსაზრისით?
Keras არის მაღალი დონის ნერვული ქსელების API, რომელიც დაწერილია პითონში. ის შექმნილია მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი, მოდულარული და გაფართოებადი, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად და მარტივად შექმნან და ექსპერიმენტი გაუკეთონ ღრმა სწავლის მოდელებს. Keras უზრუნველყოფს მარტივ და ინტუიციურ ინტერფეისს ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად, მომზადებასა და განსათავსებლად, რაც მას პოპულარულ არჩევანს ხდის.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, კერასის შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა