หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจดจำวัตถุใน Google Vision API มีอะไรบ้าง
Google Vision API ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ Google Cloud นำเสนอฟังก์ชันการทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูง รวมถึงการจดจำวัตถุ ในบริบทของการรู้จำวัตถุ API จะใช้ชุดหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อระบุวัตถุภายในภาพได้อย่างแม่นยำ หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหล่านี้ใช้เป็นจุดอ้างอิงสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของ API เพื่อจัดประเภท
การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการรวมหลายแบบจำลองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและพลังการทำนายของระบบ แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังการเรียนรู้แบบ Ensemble คือการรวมการคาดการณ์ของแบบจำลองหลายๆ แบบเข้าด้วยกัน แบบจำลองที่ได้มักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองใดๆ ที่เกี่ยวข้อง มีหลายวิธีที่แตกต่างกัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ เมื่ออัลกอริธึมที่เลือกไม่เหมาะกับงานเฉพาะ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าปกติ ต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้น และการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี
เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
ในการใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติสำหรับการแสดงภาพการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ เราจำเป็นต้องเจาะลึกแนวคิดพื้นฐานของการฝังคำและการประยุกต์ในโครงข่ายประสาทเทียม การฝังคำคือการแสดงเวกเตอร์ที่มีความหนาแน่นของคำในพื้นที่เวกเตอร์ต่อเนื่องซึ่งจับความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ การฝังเหล่านี้คือ
จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
Max Pooling เป็นการดำเนินการที่สำคัญใน Convolutional Neural Networks (CNN) ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการแยกคุณสมบัติและการลดขนาด ในบริบทของงานการจัดหมวดหมู่รูปภาพ การรวมกลุ่มสูงสุดจะถูกใช้หลังจากเลเยอร์แบบสลับเพื่อลดขนาดแผนผังคุณลักษณะ ซึ่งช่วยในการรักษาคุณลักษณะที่สำคัญในขณะที่ลดความซับซ้อนในการคำนวณ วัตถุประสงค์หลัก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, ใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า
กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
การดึงคุณสมบัติเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ที่นำไปใช้กับงานการจดจำรูปภาพ ใน CNN กระบวนการแยกคุณสมบัติเกี่ยวข้องกับการแยกคุณสมบัติที่มีความหมายจากรูปภาพอินพุตเพื่อช่วยให้จำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากค่าพิกเซลดิบจากรูปภาพไม่เหมาะกับงานจำแนกประเภทโดยตรง โดย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, ใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า
จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
ในขอบเขตของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js การใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสไม่ใช่ความจำเป็นอย่างยิ่ง แต่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยอนุญาตให้ทำการคำนวณ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, การสร้างเครือข่ายประสาทเพื่อทำการจำแนก
พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
TensorFlow Keras Tokenizer API ช่วยให้สร้างโทเค็นข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เมื่อกำหนดค่าอินสแตนซ์ Tokenizer ใน TensorFlow Keras หนึ่งในพารามิเตอร์ที่สามารถตั้งค่าได้คือพารามิเตอร์ `num_words` ซึ่งระบุจำนวนคำสูงสุดที่จะเก็บตามความถี่
TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดภายในคลังข้อความได้ การแปลงเป็นโทเค็นเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการแยกข้อความออกเป็นหน่วยเล็กๆ ซึ่งโดยทั่วไปคือคำหรือคำย่อย เพื่ออำนวยความสะดวกในการประมวลผลต่อไป Tokenizer API ใน TensorFlow ช่วยให้การสร้างโทเค็นมีประสิทธิภาพ
โทโค่คืออะไร?
TOCO ซึ่งย่อมาจาก TensorFlow Lite Optimizing Converter เป็นองค์ประกอบสำคัญในระบบนิเวศของ TensorFlow ที่มีบทบาทสำคัญในการนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้งานบนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ Edge ตัวแปลงนี้ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล TensorFlow สำหรับการปรับใช้บนแพลตฟอร์มที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น สมาร์ทโฟน อุปกรณ์ IoT และระบบฝังตัว