क्या रिकर्सन का उपयोग करके नियमित अभिव्यक्ति को परिभाषित किया जा सकता है?
नियमित अभिव्यक्तियों के क्षेत्र में, रिकर्सन का उपयोग करके उन्हें परिभाषित करना वास्तव में संभव है। नियमित अभिव्यक्ति कंप्यूटर विज्ञान में एक मौलिक अवधारणा है और पैटर्न मिलान और पाठ प्रसंस्करण कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। वे विशिष्ट पैटर्न के आधार पर स्ट्रिंग्स के सेट का वर्णन करने का एक संक्षिप्त और शक्तिशाली तरीका हैं। रेगुलर एक्सप्रेशन हो सकते हैं
क्या आउट-ऑफ़-सैंपल हानि एक सत्यापन हानि है?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में, विशेष रूप से मॉडल मूल्यांकन और प्रदर्शन मूल्यांकन के संदर्भ में, आउट-ऑफ़-सैंपल हानि और सत्यापन हानि के बीच अंतर सर्वोपरि महत्व रखता है। इन अवधारणाओं को समझना उन अभ्यासकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है जो अपने गहन शिक्षण मॉडल की प्रभावकारिता और सामान्यीकरण क्षमताओं को समझना चाहते हैं। इन शब्दों की जटिलताओं को समझने के लिए,
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट कैसे लोड करें?
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट लोड करने के लिए, आप नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। TensorFlow डेटासेट, TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है। यह विभिन्न प्रकार के डेटासेट प्रदान करता है, जो इसे मशीन सीखने के कार्यों के लिए सुविधाजनक बनाता है। Google Colaboratory, जिसे Colab के नाम से भी जाना जाता है, Google द्वारा प्रदान की जाने वाली एक निःशुल्क क्लाउड सेवा है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
क्या यह प्रस्ताव सही है या गलत "एक वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिणाम वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण होना चाहिए।"
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से गहन शिक्षण के क्षेत्र में, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बहुत कुछ जैसे कार्यों के लिए मौलिक उपकरण हैं। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट पर चर्चा करते समय, वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। वह कथन
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटा सेट कहां मिल सकता है?
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटासेट को खोजने के लिए कोई इसे यूसीआई मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी के माध्यम से एक्सेस कर सकता है। आइरिस डेटासेट वर्गीकरण कार्यों के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला डेटासेट है, विशेष रूप से विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रदर्शित करने में इसकी सादगी और प्रभावशीलता के कारण शैक्षिक संदर्भों में। यूसीआई मशीन
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
क्या मशीन लर्निंग के लिए पायथन आवश्यक है?
पायथन अपनी सादगी, बहुमुखी प्रतिभा और एमएल कार्यों का समर्थन करने वाले कई पुस्तकालयों और ढांचे की उपलब्धता के कारण मशीन लर्निंग (एमएल) के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। हालाँकि एमएल के लिए पायथन का उपयोग करना कोई आवश्यकता नहीं है, लेकिन कई चिकित्सकों और शोधकर्ताओं द्वारा इसकी काफी अनुशंसा की जाती है और इसे प्राथमिकता दी जाती है
"Draw_vertices" फ़ंक्शन का उपयोग करके ऑब्जेक्ट बॉर्डर बनाते समय डिस्प्ले टेक्स्ट को छवि में कैसे जोड़ा जा सकता है?
पिलो पायथन लाइब्रेरी में "draw_vertices" फ़ंक्शन का उपयोग करके ऑब्जेक्ट बॉर्डर बनाते समय छवि में डिस्प्ले टेक्स्ट जोड़ने के लिए, हम चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। इस प्रक्रिया में Google विज़न एपीआई से पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के शीर्षों को पुनः प्राप्त करना, शीर्षों का उपयोग करके ऑब्जेक्ट की सीमाओं को चित्रित करना और अंत में डिस्प्ले टेक्स्ट को जोड़ना शामिल है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
दिए गए कोड में "draw.line" विधि के पैरामीटर क्या हैं, और शीर्ष मानों के बीच रेखाएँ खींचने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जाता है?
पिलो पायथन लाइब्रेरी में "ड्रॉ.लाइन" विधि का उपयोग किसी छवि पर निर्दिष्ट बिंदुओं के बीच रेखाएँ खींचने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर वस्तुओं की सीमाओं को उजागर करने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और आकार पहचान जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों में किया जाता है। "ड्रा.लाइन" विधि कई पैरामीटर लेती है जो लाइन की विशेषताओं को परिभाषित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
पायथन में ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचने के लिए पिलो लाइब्रेरी का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
पिलो लाइब्रेरी पायथन में एक शक्तिशाली उपकरण है जो छवि हेरफेर और प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह छवियों के साथ काम करने के लिए विभिन्न कार्यक्षमताएं प्रदान करता है, जिसमें ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचने की क्षमता भी शामिल है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और गूगल विज़न एपीआई के संदर्भ में, पिलो लाइब्रेरी का उपयोग आकृतियों की समझ को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
हम पायथन में Google विज़न एपीआई का उपयोग करके सुरक्षित खोज एनोटेशन कैसे प्राप्त कर सकते हैं?
पायथन में Google विज़न एपीआई का उपयोग करके सुरक्षित खोज एनोटेशन प्राप्त करने के लिए, आप छवियों के भीतर स्पष्ट सामग्री का विश्लेषण और समझने के लिए एपीआई द्वारा प्रदान की गई शक्तिशाली सुविधाओं का लाभ उठा सकते हैं। सुरक्षित खोज एनोटेशन आपको यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि किसी छवि में कोई स्पष्ट या अनुचित सामग्री है, जो विभिन्न मायनों में महत्वपूर्ण हो सकती है