คุณจะแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพโดยทางโปรแกรมโดยใช้ Python และ Vision API ได้อย่างไร
หากต้องการแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพโดยใช้โปรแกรม Python และ Vision API คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังของ Google Cloud Vision API ได้ Vision API มีชุดคุณลักษณะการวิเคราะห์รูปภาพที่ครอบคลุม รวมถึงการตรวจจับป้ายกำกับ ซึ่งช่วยให้คุณระบุและแยกป้ายกำกับออกจากรูปภาพได้โดยอัตโนมัติ ในการเริ่มต้นคุณจะต้องมี
ขั้นตอนในการใช้ Google Vision API เพื่อแยกข้อความจากรูปภาพมีอะไรบ้าง
Google Vision API มีชุดเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการทำความเข้าใจและแยกข้อความออกจากรูปภาพ ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) การวิเคราะห์เอกสาร และการค้นหารูปภาพ หากต้องการใช้ Google Vision API เพื่อแยกข้อความออกจากรูปภาพ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
กระบวนการติดป้ายกำกับข้อมูลมีลักษณะอย่างไร และใครเป็นผู้ดำเนินการ
กระบวนการติดป้ายกำกับข้อมูลในด้านปัญญาประดิษฐ์เป็นขั้นตอนสำคัญในการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลการติดป้ายกำกับเกี่ยวข้องกับการกำหนดแท็กหรือคำอธิบายประกอบที่มีความหมายและเกี่ยวข้องให้กับข้อมูล ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำตามข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ โดยทั่วไปกระบวนการนี้จะดำเนินการโดยผู้อธิบายที่เป็นมนุษย์
โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นส่วนสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ Google นำเสนอโซลูชันพิเศษที่ช่วยให้สามารถแยกการประมวลผลออกจากที่เก็บข้อมูล ซึ่งช่วยให้กระบวนการฝึกอบรมมีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้ เช่น Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด มอบกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาขั้นสูง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
พารามิเตอร์การปรับแต่ง ML และไฮเปอร์พารามิเตอร์เกี่ยวข้องกันอย่างไร
การปรับพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับพารามิเตอร์นั้นเฉพาะเจาะจงสำหรับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ และใช้เพื่อควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริธึมระหว่างการฝึก ในทางกลับกัน ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูล แต่ถูกตั้งค่าไว้ก่อนหน้า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) หรือไม่
การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นหรือที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทเชิงลึก เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น เพื่อให้สามารถใช้งานเครือข่ายเหล่านี้ได้
คำสั่งใดสามารถใช้เพื่อส่งงานฝึกอบรมใน Google Cloud AI Platform ได้
หากต้องการส่งงานการฝึกอบรมใน Google Cloud Machine Learning (หรือ Google Cloud AI Platform) คุณสามารถใช้คำสั่ง "gcloud ai-platform job send training" คำสั่งนี้ช่วยให้คุณสามารถส่งงานการฝึกไปยังบริการ AI Platform Training ซึ่งจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดล Machine Learning การฝึก "แพลตฟอร์ม gcloud ai
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, หน่วยประมวลผล Tensor - ประวัติและฮาร์ดแวร์
เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ความสามารถในการควบคุมจำนวนเลเยอร์และโหนดภายในแต่ละเลเยอร์ถือเป็นลักษณะพื้นฐานของการปรับแต่งสถาปัตยกรรมโมเดล เมื่อทำงานกับ DNN ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning อาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่จะมีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
คุณจะเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมได้อย่างไร?
การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมถือเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมที่คุณเลือกจะมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดลของคุณ ให้เราหารือเกี่ยวกับปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกอัลกอริทึมในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะใน
ไฮเปอร์พารามิเตอร์คืออะไร?
ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning หากต้องการทำความเข้าใจไฮเปอร์พารามิเตอร์ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงก่อน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร