เหตุใดจึงสำคัญที่ต้องเข้าใจพฤติกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมและค้นพบความสัมพันธ์ที่ผิดปกติที่อาจได้เรียนรู้
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมของเครือข่ายประสาทเทียม (CNNs) และการค้นพบความสัมพันธ์ที่ผิดปกติใดๆ ที่พวกเขาอาจได้เรียนรู้นั้นมีความสำคัญสูงสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ CNN ถูกใช้อย่างกว้างขวางในงานการจดจำภาพ และความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติที่ซับซ้อนจากภาพได้ปฏิวัติวงการนี้ อย่างไรก็ตาม ลักษณะกล่องดำนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, การทำความเข้าใจโมเดลรูปภาพและการคาดการณ์โดยใช้ Activation Atlas, ทบทวนข้อสอบ
คุณจะฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision ได้อย่างไร
หากต้องการฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML Vision คุณสามารถทำตามขั้นตอนทีละขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และการประเมิน AutoML Vision เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ มันใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและทำให้หลาย ๆ อย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติ
จุดประสงค์ของ AutoML Vision ใน Google Cloud Machine Learning คืออะไร
AutoML Vision เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งกระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ จุดประสงค์คือเพื่อให้ผู้ใช้โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง สามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่มีความแม่นยำสูงโดยใช้ความพยายามน้อยที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
เราจะรวบรวมรูปภาพที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลของเราโดยใช้ AutoML Vision ได้อย่างไร
ในการรวบรวมภาพถ่ายที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลของคุณโดยใช้ AutoML Vision มีหลายวิธีที่คุณสามารถทำได้ AutoML Vision เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ คุณสามารถปรับปรุงได้โดยการฝึกโมเดลเหล่านี้ด้วยภาพถ่ายที่มีป้ายกำกับ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
AutoML Vision คืออะไร และช่วยในการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองได้อย่างไร
AutoML Vision เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาโมเดล AI ทำให้ผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องมีจำกัดสามารถเข้าถึงได้ ด้วย AutoML Vision ผู้ใช้สามารถฝึกอบรมได้อย่างง่ายดาย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ