Parçeyên sereke yên torgilokek neuralî (CNN) çi ne û ew çawa beşdarî naskirina wêneyê dibin?
Tora neuralî ya konvolutional (CNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye ku bi taybetî di karên naskirina wêneyê de bi bandor e. Ew hatiye dîzaynkirin ku bi karanîna pir tebeqeyên neuronên bi hev ve girêdayî kapasîteyên pêvajoyek dîtbarî yên mêjiyê mirovî teqlîd bike. Di vê bersivê de, em ê li ser pêkhateyên sereke yên CNN û çawa ew nîqaş bikin
Du karûbarên ku ji hêla Google Vision AI API ve têne pêşkêş kirin çi ne?
Google Vision AI API rêzek karûbarên hêzdar peyda dike ku rê dide pêşdebiran ku kapasîteyên dîtina komputerê di nav sepanên xwe de yek bikin. Bi taybetî, API du karûbarên sereke pêşkêşî dike: naskirina wêneyê û nasîna karaktera optîkî (OCR). 1. Naskirina Wêne: Karûbarê naskirina wêneyê dihêle bikarhêner analîz bikin û agahdariya ji wêneyan derxînin. Ew dikare nas bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pêşkêş, Nasandina API-ya Google Cloud Vision li Python, Nirxandina îmtîhanê
Pêşdebir çawa dikarin Cloud Vision API bi robotek Raspberry Pi bikar bînin?
Pêşdebir bi rastî dikarin Cloud Vision API-ya bi robotek Raspberry Pi bikar bînin da ku kapasîteyên xwe zêde bikin û fonksiyonên nasîn û analîzkirina wêneya pêşkeftî tevbigerin. Cloud Vision API, ku ji hêla Google ve hatî pêşkêş kirin, destûrê dide pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneya hêzdar bikar bînin da ku naveroka wêneyan fam bikin û ji wan têgihîştinên hêja derxînin. Ji bo bikar bînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pêşkêş, Nasandina API-ya Google Cloud Vision, Nirxandina îmtîhanê
Armanca sereke ya Cloud Vision API çi ye?
Armanca sereke ya Cloud Vision API, pêşkêşiyek ji Google, ew e ku ji pêşdebiran re amûrek hêzdar û berfereh peyda bike da ku analîza wêneyê û kapasîteyên naskirinê di nav sepanên xwe de yek bikin. Ev API modelên fêrbûna makîneya pêşkeftî bi kar tîne da ku naveroka wêneyan fam bike, rê dide pêşdebiran ku têgihîştinên hêja derxînin û karên cihêreng bixweber bikin.
Hin anomaliyên rê yên din ên ku modela fêrbûna makîneyê ya ku ji hêla Vasquez û Hernandez ve hatî pêşve xistin çi ne?
Modela fêrbûna makîneyê ya ku ji hêla Vasquez û Hernandez ve hatî pêşve xistin ji bo tespîtkirina qulikên li ser rêyên Los Angeles-ê bi karanîna TensorFlow xwedan potansiyel e ku anomaliyên rêyên cûda yên din jî tespît bike. Bi karanîna hêza algorîtmayên fêrbûna kûr û teknîkên naskirina wêneyê, model dikare were perwerde kirin da ku cûreyên cûda yên nelirêtiyên rê nas bike, rê baştir bike.
Rola TensorFlow di naskirina qulikên li ser rêyên Los Angelesê de çi ye?
TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneyê-çavkaniyek vekirî ye ku di tespîtkirina qulikên li ser rêyên Los Angeles-ê de rolek girîng dilîze. Bi karanîna hêza îstîxbarata sûnî û algorîtmayên fêrbûna kûr, TensorFlow pêşkeftina modelên rast û bikêr ji bo vedîtina qulikê dihêle. Di bingeha xwe de, TensorFlow ji bo avakirin û perwerdehiya neuralî mîmariyek maqûl peyda dike
Lekolînwanan di veguheztina metnên serdema navîn de li ser kîjan celeb modela fêrbûna makîneyê rûniştin, û çima ew ji bo vê peywirê xweş e?
Lekolînwan li ser modela fêrbûna makîneyê ya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) rûniştin ji bo peywira xwe ya dabeşkirina pir-çîniyî di veguheztina metnên navîn de. Ev hilbijartin ji ber çend sedeman ji bo peywirê xweş bû. Ya yekem, CNN îspat kiriye ku di karên naskirina wêneyê de pir bi bandor in, ku ji bo veguheztina metnên serdema navîn re têkildar e ji ber ku ew pir caran tê de hene.
Çima em hewceyê torên neuralî yên pevgirêdayî (CNN) ne ku di naskirina wêneyê de senaryoyên tevlihevtir bi rê ve bibin?
Tora Neuralî ya Tevlihevî (CNN) ji ber şiyana wan a birêvebirina senaryoyên tevlihevtir di naskirina wêneyê de wekî amûrek bihêz derketiye. Di vî warî de, CNN-ê di awayê ku em nêzikî peywirên analîzkirina wêneyê dibin bi karanîna sêwirana xweya mîmarî û teknîkên perwerdehiyê yên bêhempa ve şoreş kirin. Ji bo ku fêm bikin ka çima CNN di birêvebirina tevlihev de girîng in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Vîzyona bingehîn a computer bi ML re, Nirxandina îmtîhanê
Armanca şablonê API Explorer-a înteraktîf a ku di rêbernameyê de hatî peyda kirin çi ye û hûn çawa qada "image.source.imageUri" bi navê kepçeya xweya Cloud Storage veguherînin?
Şablona API Explorer-a înteraktîf a ku di rêbernameyê de hatî peyda kirin armanc dike ku bikarhêneran bi înteraktîf vekolîn û ceribandina fonksiyon û kapasîteyên cihêreng ên Cloud Vision API-yê bikin, nemaze di çarçoveya naskirin û dabeşkirina wêneyê de. Ev şablon rê dide bikarhêneran ku daxwazên API-ê bikin û di demek rast de bersivan bistînin, a
Ji bo naskirin û dabeşkirina wêneyê bi karanîna Cloud Vision li ser GCP, ji bo sazkirina projeyek û çêkirina kepek hilanîna Google Cloud çi ne?
Ji bo ku hûn projeyek saz bikin û ji bo naskirin û dabeşkirina wêneyê bi karanîna Cloud Vision li ser Platforma Cloud Google (GCP) depoyek Google Cloud Storage biafirînin, hûn hewce ne ku rêzek gavan bişopînin. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh û berfireh a van gavan peyda bikin, da ku hûn têgihîştinek zelal a we hebe