हम सुरक्षित खोज एनोटेशन में प्रत्येक श्रेणी के लिए संभावना मानों तक कैसे पहुंच और प्रदर्शित कर सकते हैं?
Google विज़न एपीआई की उन्नत छवियों को समझने की सुविधा का उपयोग करके सुरक्षित खोज एनोटेशन में प्रत्येक श्रेणी के लिए संभावना मूल्यों तक पहुंचने और प्रदर्शित करने के लिए, आप एपीआई कॉल से प्राप्त प्रतिक्रिया का उपयोग कर सकते हैं। प्रतिक्रिया में एक JSON ऑब्जेक्ट शामिल है जिसमें विभिन्न श्रेणियों के लिए संभावना मान सहित सुरक्षित खोज एनोटेशन जानकारी शामिल है। कब
एक मॉडल की सेवा करने का क्या मतलब है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में एक मॉडल की सेवा करना एक उत्पादन वातावरण में भविष्यवाणियां करने या अन्य कार्य करने के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल उपलब्ध कराने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें मॉडल को सर्वर या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर तैनात करना शामिल है जहां यह इनपुट डेटा प्राप्त कर सकता है, इसे संसाधित कर सकता है और वांछित आउटपुट उत्पन्न कर सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में और कदम, क्लाउड में प्रशिक्षण मॉडल के लिए बड़ा डेटा
Google मानचित्र बनाने के लिए HTML कोड में दूसरे स्क्रिप्ट टैग का उद्देश्य क्या है?
Google मानचित्र बनाने के लिए HTML कोड में दूसरे स्क्रिप्ट टैग का उद्देश्य Google मानचित्र जावास्क्रिप्ट एपीआई को लोड करना है। यह एपीआई किसी वेबसाइट पर Google मानचित्र को एम्बेड करने और उसके साथ इंटरैक्ट करने के लिए सभी आवश्यक कार्यक्षमता और संसाधन प्रदान करता है। Google Map बनाते समय सबसे पहले स्क्रिप्ट टैग का उपयोग किया जाता है
जावास्क्रिप्ट कोड में "initMap" फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
जावास्क्रिप्ट कोड में "initMap" फ़ंक्शन किसी वेबसाइट पर Google मानचित्र बनाने में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है। इसका प्राथमिक कार्य मानचित्र ऑब्जेक्ट को आरंभ करना और सेट करना, उसके गुणों को परिभाषित करना और वेबपेज पर प्रदर्शित करना है। यह फ़ंक्शन आम तौर पर तब कॉल किया जाता है जब वेबपेज लोड होता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि नक्शा तैयार है
तंत्रिका संरचित शिक्षण में पार्टनेबर्स एपीआई की क्या भूमिका है?
पार्टनेबर्स एपीआई टेन्सरफ्लो के साथ न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, विशेष रूप से संश्लेषित ग्राफ़ के साथ प्रशिक्षण के संदर्भ में। एनएसएल एक ढांचा है जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए ग्राफ-संरचित डेटा का लाभ उठाता है। यह उपयोग के माध्यम से डेटा बिंदुओं के बीच संबंधपरक जानकारी को शामिल करने में सक्षम बनाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, संश्लेषित ग्राफ के साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
हम Google क्लाउड स्टोरेज में एक वर्जन बकेट में किसी ऑब्जेक्ट के सभी संस्करण कैसे देख सकते हैं?
Google क्लाउड स्टोरेज में एक वर्जन बकेट में किसी ऑब्जेक्ट के सभी संस्करणों को देखने के लिए, आप Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) द्वारा उपलब्ध उपलब्ध टूल और API का उपयोग कर सकते हैं। ऑब्जेक्ट वर्जनिंग आपको किसी ऑब्जेक्ट के कई संस्करणों को एक बकेट में बनाए रखने की अनुमति देता है, जिससे आपको ऐतिहासिक संस्करणों तक पहुंचने और प्रबंधित करने की क्षमता मिलती है
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीसीपी के साथ शुरुआत करना, ऑब्जेक्ट वर्जनिंग का उपयोग करना, परीक्षा समीक्षा
आप क्लाउड कंसोल में BigQuery कनेक्शन API को कैसे सक्षम कर सकते हैं?
क्लाउड कंसोल में BigQuery कनेक्शन API को सक्षम करने के लिए, आपको कुछ चरणों का पालन करना होगा। BigQuery कनेक्शन API आपको BigQuery और क्लाउड SQL जैसी अन्य Google क्लाउड सेवाओं के बीच कनेक्शन बनाने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है। BigQuery से क्लाउड SQL को क्वेरी करने के लिए इस API को सक्षम करना आवश्यक है। इस उत्तर में, हम करेंगे
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीसीपी के साथ शुरुआत करना, BigQuery से CloudSQL को छोड़ना, परीक्षा समीक्षा
वेबसाइटों और ऐप्स में अनुवाद को एकीकृत करने के लिए ट्रांसलेशन एपीआई की कुछ प्रमुख विशेषताएं और क्षमताएं क्या हैं?
Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान की गई अनुवाद एपीआई प्रमुख विशेषताओं और क्षमताओं की एक श्रृंखला प्रदान करती है जो वेबसाइटों और अनुप्रयोगों में अनुवाद कार्यक्षमता के निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाती है। यह शक्तिशाली उपकरण कई भाषाओं में सटीक और कुशल अनुवाद प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में प्रगति का लाभ उठाता है। की प्राथमिक विशेषताओं में से एक
केरस को उसके डिज़ाइन और कार्यक्षमता के संदर्भ में कैसे वर्णित किया गया है?
केरस एक उच्च स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है जो पायथन में लिखा गया है। इसे उपयोगकर्ता के अनुकूल, मॉड्यूलर और एक्स्टेंसिबल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को गहन शिक्षण मॉडल के साथ जल्दी और आसानी से निर्माण और प्रयोग करने की अनुमति देता है। केरस गहन शिक्षण मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक सरल और सहज इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिससे यह एक लोकप्रिय विकल्प बन जाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, करसे का परिचय, परीक्षा समीक्षा