Agahdariya pirgoşeya sînorkirî çawa dikare ji bilî taybetmendiya tespîtkirina nîşanê were bikar anîn?
Agahdariya polîgona sînor a ku ji hêla Google Vision API ve hatî peyda kirin ji bilî taybetmendiya vedîtina nîgarê dikare bi awayên cihêreng were bikar anîn da ku têgihiştin û analîzkirina wêneyan zêde bike. Ev agahdarî, ku ji koordînatên berikên pirgoşeya sînordar pêk tê, têgihiştinên hêja pêşkêşî dike ku dikare ji bo mebestên cihêreng were bikar anîn.
Di fêrbûna makîneyê de hin serîlêdanên komkirina guheztina navîn çi ne?
Kombûna guheztina navîn di warê fêrbûna makîneyê de algorîtmayek populer e ku ji bo karên komkirina neçavdêrî tê bikar anîn. Ew di warên cihêreng de serîlêdanên cihêreng hene, di nav de dîtina komputerê, hilberandina wêneyê, analîzkirina daneyê, û naskirina nimûne. Di vê bersivê de, em ê hin serîlêdanên sereke yên komkirina guheztina navîn di fêrbûna makîneyê de bikolin.
Cûreyên cûda yên karên nîşankirinê yên ku ji hêla karûbarê nîşankirina daneyê ve ji bo daneya wêne, vîdyo û nivîsê têne piştgirî kirin çi ne?
Platforma Google Cloud AI karûbarek Etîketkirina Daneyên hêzdar peyda dike ku ji bo daneya wêne, vîdyo û nivîsê cûrbecûr karên nîşankirinê piştgirî dike. Ev karûbar ji bo arîkariya afirandina danehevên binavkirî yên bi kalîte, ku ji bo perwerdekirin û nirxandina modelên fêrbûna makîneyê bingehîn in, hatî çêkirin. Di vê bersivê de, em ê cûda lêkolîn bikin