Hoe kan ons toegang kry tot die waarskynlikheidwaardes vir elke kategorie in die veilige soekaantekening en dit vertoon?
Om toegang te verkry tot die waarskynlikheidwaardes vir elke kategorie in die veilige soek-aantekening deur die Google Vision API se gevorderde beeldverstaan-kenmerk te gebruik, kan jy die antwoord wat van die API-oproep ontvang is, gebruik. Die antwoord bevat 'n JSON-voorwerp wat die veilige soek-aantekeninginligting insluit, insluitend die waarskynlikheidswaardes vir verskillende kategorieë. Wanneer
Wat beteken dit om 'n model te bedien?
Die bediening van 'n model in die konteks van Kunsmatige Intelligensie (KI) verwys na die proses om 'n opgeleide model beskikbaar te stel vir die maak van voorspellings of die uitvoering van ander take in 'n produksie-omgewing. Dit behels die ontplooiing van die model na 'n bediener of wolkinfrastruktuur waar dit insetdata kan ontvang, dit kan verwerk en die verlangde uitset kan genereer.
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Wat is die doel van die tweede skripmerker in die HTML-kode om 'n Google Map te skep?
Die doel van die tweede skripmerker in die HTML-kode vir die skep van 'n Google Map is om die Google Maps JavaScript API te laai. Hierdie API bied al die nodige funksionaliteit en hulpbronne vir die inbedding en interaksie met Google Maps op 'n webwerf. Wanneer 'n Google Map geskep word, word die eerste script tag gebruik om
Wat is die doel van die "initMap"-funksie in die JavaScript-kode?
Die "initMap"-funksie in JavaScript-kode dien 'n deurslaggewende doel om 'n Google Map op 'n webwerf te skep. Die primêre funksie daarvan is om die kaartvoorwerp te inisialiseer en op te stel, sy eienskappe te definieer en dit op die webblad te vertoon. Hierdie funksie word tipies genoem wanneer die webblad laai om te verseker dat die kaart gereed is
Wat is die rol van die deelNeighbours API in neuraal gestruktureerde leer?
Die partNeighbours API speel 'n deurslaggewende rol op die gebied van Neural Structured Learning (NSL) met TensorFlow, spesifiek in die konteks van opleiding met gesintetiseerde grafieke. NSL is 'n raamwerk wat grafiek-gestruktureerde data gebruik om die werkverrigting van masjienleermodelle te verbeter. Dit maak die inkorporering van relasionele inligting tussen datapunte moontlik deur die gebruik
Hoe kan ons al die weergawes van 'n voorwerp in 'n weergawe-emmer in Google Wolkberging bekyk?
Om al die weergawes van 'n voorwerp in 'n weergawe-emmer in Google Wolkberging te sien, kan jy die beskikbare nutsgoed en API's wat deur Google Wolkplatform (GCP) verskaf word, gebruik. Met objekweergawe kan jy verskeie weergawes van 'n voorwerp in 'n emmer onderhou, wat jou die vermoë gee om toegang te verkry tot historiese weergawes van
- gepubliseer in Wolk Computing, EITC/CL/GCP Google Wolkplatform, Aan die begin met GCP, Gebruik weergawe van voorwerpe, Eksamen hersiening
Hoe kan jy die BigQuery-verbinding-API in die Wolk-konsole aktiveer?
Om die BigQuery-verbinding-API in die Wolk-konsole te aktiveer, moet jy 'n paar stappe volg. Die BigQuery-verbindings-API laat jou toe om verbindings tussen BigQuery en ander Google Wolk-dienste, soos Cloud SQL, te skep en te bestuur. Om hierdie API te aktiveer is noodsaaklik vir die navrae van Cloud SQL vanaf BigQuery. In hierdie antwoord sal ons
Wat is sommige van die sleutelkenmerke en vermoëns van Translation API vir die integrasie van vertaling in webwerwe en toepassings?
Die Vertaling API wat deur Google Cloud AI Platform verskaf word, bied 'n reeks sleutelkenmerke en vermoëns wat naatlose integrasie van vertaalfunksionaliteit in webwerwe en toepassings moontlik maak. Hierdie kragtige instrument gebruik die vooruitgang in kunsmatige intelligensie en masjienleer om akkurate en doeltreffende vertalings oor verskeie tale te lewer. Een van die primêre kenmerke van
Hoe word Keras beskryf in terme van sy ontwerp en funksionaliteit?
Keras is 'n hoëvlak neurale netwerk-API wat in Python geskryf is. Dit is ontwerp om gebruikersvriendelik, modulêr en uitbreidbaar te wees, sodat gebruikers vinnig en maklik met diepleermodelle kan bou en eksperimenteer. Keras bied 'n eenvoudige en intuïtiewe koppelvlak om diepleermodelle te bou, op te lei en te ontplooi, wat dit 'n gewilde keuse maak onder
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, Inleiding tot Keras, Eksamen hersiening