ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน Google Cloud Machine Learning หมายถึงชุดของข้อมูลที่มีขนาดกว้างขวางและซับซ้อน ความสำคัญของชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นนั้นอยู่ที่ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ก็จะประกอบด้วย
ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
ในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่อง ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพและพฤติกรรมของอัลกอริทึม ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ตั้งค่าก่อนที่กระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้น พวกเขาไม่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม แต่จะควบคุมกระบวนการเรียนรู้แทน ในทางตรงกันข้าม พารามิเตอร์โมเดลจะได้เรียนรู้ระหว่างการฝึก เช่น น้ำหนัก
จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ เมื่ออัลกอริธึมที่เลือกไม่เหมาะกับงานเฉพาะ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าปกติ ต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้น และการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี
Google Vision API เปิดใช้งานการจดจำใบหน้าหรือไม่
Google Cloud Vision API เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ให้ความสามารถในการวิเคราะห์รูปภาพที่หลากหลาย รวมถึงการตรวจจับและการจดจำใบหน้าภายในรูปภาพ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องชี้แจงความแตกต่างระหว่างการตรวจจับใบหน้าและการจดจำใบหน้าให้ชัดเจนเพื่อตอบคำถามที่มีอยู่ การตรวจจับใบหน้าหรือที่เรียกว่าการตรวจจับใบหน้าเป็นกระบวนการของ
เราจะใช้โมเดล AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
หากต้องการใช้โมเดล AI ที่ทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง เราจะต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน Google Cloud Machine Learning มอบแพลตฟอร์มและเครื่องมือ
เราจะรู้ได้อย่างไรว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล?
การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานสองประเภทที่ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน โดยอิงตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของงานที่ทำอยู่ การทำความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้สอนกับการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ ทางเลือกระหว่างสองวิธีนี้ขึ้นอยู่กับ
เราจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมหรือไม่ ความแม่นยำเป็นตัวบ่งชี้สำคัญหรือไม่ และต้องมากกว่า 90% หรือไม่
การพิจารณาว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนอย่างเหมาะสมหรือไม่นั้นเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาโมเดล แม้ว่าความแม่นยำจะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญ (หรือแม้แต่ตัวชี้วัดหลัก) ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง แต่ก็ไม่ใช่ตัวบ่งชี้เพียงอย่างเดียวของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี การได้รับความแม่นยำสูงกว่า 90% ไม่ใช่เรื่องสากล
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน ระบุรูปแบบ และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลรอบด้านได้โดยอัตโนมัติ
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายหรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ มีความสามารถในการคาดการณ์หรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคและอัลกอริธึมต่างๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือประเมินผลได้อย่างมีข้อมูล ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เทคนิคเหล่านี้จะถูกนำไปใช้กับ
คุณจะแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพโดยทางโปรแกรมโดยใช้ Python และ Vision API ได้อย่างไร
หากต้องการแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพโดยใช้โปรแกรม Python และ Vision API คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังของ Google Cloud Vision API ได้ Vision API มีชุดคุณลักษณะการวิเคราะห์รูปภาพที่ครอบคลุม รวมถึงการตรวจจับป้ายกำกับ ซึ่งช่วยให้คุณระบุและแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพได้โดยอัตโนมัติ ในการเริ่มต้นคุณจะต้องมี