आप पायथन और विज़न एपीआई का उपयोग करके छवियों से प्रोग्रामेटिक रूप से लेबल कैसे निकाल सकते हैं?
पायथन और विज़न एपीआई का उपयोग करके छवियों से प्रोग्रामेटिक रूप से लेबल निकालने के लिए, आप Google क्लाउड विज़न एपीआई की शक्तिशाली क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं। विज़न एपीआई लेबल पहचान सहित छवि विश्लेषण सुविधाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है, जो आपको छवियों से लेबल को स्वचालित रूप से पहचानने और निकालने की अनुमति देता है। आरंभ करने के लिए, आपको आवश्यकता होगी
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को लेबल करना, लेबल का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
किसी छवि से टेक्स्ट निकालने के लिए Google Vision API का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google विज़न एपीआई छवियों से पाठ को समझने और निकालने के लिए उपकरणों का एक शक्तिशाली सेट प्रदान करता है। यह कार्यक्षमता ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर), दस्तावेज़ विश्लेषण और छवि खोज जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपयोगी है। किसी छवि से टेक्स्ट निकालने के लिए Google Vision API का उपयोग करने के लिए, निम्नलिखित चरण हो सकते हैं
डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया कैसी दिखती है और इसे कौन निष्पादित करता है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में एक महत्वपूर्ण कदम है। डेटा को लेबल करने में डेटा को सार्थक और प्रासंगिक टैग या एनोटेशन निर्दिष्ट करना शामिल है, जिससे मॉडल को लेबल की गई जानकारी के आधार पर सीखने और सटीक भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाया जा सके। यह प्रक्रिया आम तौर पर मानव व्याख्याकारों द्वारा की जाती है
क्या बड़े डेटा के साथ एमएल मॉडल के अधिक कुशल प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटिंग को स्टोरेज से अलग करने के लिए Google क्लाउड समाधान का उपयोग किया जा सकता है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में बड़े डेटा के साथ मशीन लर्निंग मॉडल का कुशल प्रशिक्षण एक महत्वपूर्ण पहलू है। Google विशेष समाधान प्रदान करता है जो कुशल प्रशिक्षण प्रक्रियाओं को सक्षम करते हुए, स्टोरेज से कंप्यूटिंग को अलग करने की अनुमति देता है। ये समाधान, जैसे कि Google क्लाउड मशीन लर्निंग, GCP BigQuery और ओपन डेटासेट, आगे बढ़ने के लिए एक व्यापक रूपरेखा प्रदान करते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, GCP BigQuery और खुले डेटासेट
एमएल ट्यूनिंग पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं?
ट्यूनिंग पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में संबंधित अवधारणाएं हैं। ट्यूनिंग पैरामीटर एक विशेष मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए विशिष्ट होते हैं और प्रशिक्षण के दौरान एल्गोरिदम के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। दूसरी ओर, हाइपरपैरामीटर ऐसे पैरामीटर हैं जो डेटा से नहीं सीखे जाते हैं बल्कि पहले सेट किए जाते हैं
क्या गहन शिक्षण की व्याख्या गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) पर आधारित मॉडल को परिभाषित करने और प्रशिक्षित करने के रूप में की जा सकती है?
डीप लर्निंग की व्याख्या वास्तव में डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) पर आधारित मॉडल को परिभाषित करने और प्रशिक्षित करने के रूप में की जा सकती है। डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण पर केंद्रित है, जिसे गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है। ये नेटवर्क डेटा के पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व को सीखने, उन्हें सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं
Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म में प्रशिक्षण कार्य सबमिट करने के लिए किस कमांड का उपयोग किया जा सकता है?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग (या Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म) में प्रशिक्षण कार्य सबमिट करने के लिए, आप "gcloud ai-प्लेटफ़ॉर्म जॉब्स प्रशिक्षण सबमिट करें" कमांड का उपयोग कर सकते हैं। यह कमांड आपको एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण सेवा में एक प्रशिक्षण कार्य प्रस्तुत करने की अनुमति देता है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक स्केलेबल और कुशल वातावरण प्रदान करता है। "gcloud ai-platform
क्या कोई गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) के छिपे हुए तर्क के रूप में आपूर्ति की गई सरणी को बदलकर व्यक्तिगत परतों में परतों की संख्या और नोड्स की संख्या को आसानी से नियंत्रित (जोड़ और हटाकर) कर सकता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) में, प्रत्येक परत के भीतर परतों और नोड्स की संख्या को नियंत्रित करने की क्षमता मॉडल वास्तुकला अनुकूलन का एक मूलभूत पहलू है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में डीएनएन के साथ काम करते समय, छिपे हुए तर्क के रूप में आपूर्ति की गई सरणी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, गहरी तंत्रिका नेटवर्क और अनुमानक
आप सही एल्गोरिथम कैसे चुनते हैं?
मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती की प्रक्रिया में सही एल्गोरिदम चुनना एक महत्वपूर्ण कदम है। आपके द्वारा चुना गया एल्गोरिदम आपके मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालेगा। आइए विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एल्गोरिदम चुनते समय विचार करने योग्य कारकों पर चर्चा करें
हाइपरपैरामीटर क्या हैं?
हाइपरपैरामीटर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में। हाइपरपैरामीटर को समझने के लिए, पहले मशीन लर्निंग की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सबसेट है जो एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है