Em çawa dikarin fonksiyona "detect_text" biguhezînin da ku URL-yên wêneyan li şûna rêyên pelan bigire?
Ji bo ku fonksiyona "detect_text" biguhezîne da ku URL-yên wêneyan li şûna rêyên pelan di çarçoweya Google Vision API-yê de ji bo têgihîştina nivîsê di daneyên dîtbarî de û vedîtin û derxistina nivîsê ji wêneyan bi rê ve bibe, pêdivî ye ku em li koda heyî çend sererastkirinan bikin. Ev guheztin dê rê bide me ku em rasterast URL-yên wêneyan têkevin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Di daneyên dîtbarî de famkirina nivîsê, Kifşkirin û derxistina nivîsê ji wêneyê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca konvoksiyonên di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de çi ye?
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) di warê dîtina komputerê de şoreşek çêkiriye û ji bo karên cihêreng ên girêdayî wêneyê yên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina wêneyê bûne mîmarî. Di dilê CNN-an de têgeha konvobûnê heye, ku di derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê de rolek girîng dileyze. Armanca
Çima pêdivî ye ku em wêneyan berî ku wan di nav torê re derbas bikin, xêz bikin?
Rakirina wêneyan berî ku wan di nav tora neuralî de derbas bikin di pêş-pêvajoya daneyên wêneyê de gavek girîng e. Ev pêvajo bi veguhertina wêneyek du-alî vediguhezîne rêzek yek-alî. Sedema bingehîn a xêzkirina wêneyan ev e ku daneyên têketinê veguherînin formek ku ji hêla neuralî ve bi hêsanî were fêm kirin û pêvajo kirin.
Di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de gavên bingehîn çi ne?
Torên Neuralî yên Tevlihevî (CNN) celebek modela fêrbûna kûr in ku bi berfirehî ji bo karên dîtbariya komputerê yên cihêreng ên wekî dabeşkirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, û dabeşkirina wêneyê têne bikar anîn. Di vê qada lêkolînê de, CNN ji ber kapasîteya wan a bixweber fêrbûn û derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyan pir bi bandor îsbat kiriye.
Hûn dikarin di fêrbûna kûr de bi karanîna pirtûkxaneya cv2 re mezinahiya wêneyan biguherînin?
Mezinbûna wêneyan di karên fêrbûna kûr de gavek pêş-pêvajoya hevpar e, ji ber ku ew dihêle ku em pîvanên têketina wêneyan standard bikin û tevliheviya hesabkirinê kêm bikin. Di çarçoveya fêrbûna kûr de bi Python, TensorFlow, û Keras re, pirtûkxaneya cv2 ji bo mezinbûna wêneyan rêyek hêsan û bikêr peyda dike. Ji bo mezinbûna wêneyan bi kar tînin
Çawa "Guherbara hilbera daneyê" dihêle ku model bigihîje û ji bo mebestên pêşbîniyê wêneyên derveyî bikar bîne?
"Guherbara hilbera daneyê" rolek girîng dilîze ji bo ku modelek bigihîje û bikar bîne wêneyên derveyî ji bo mebestên pêşbîniyê di çarçoweya fêrbûna kûr de bi Python, TensorFlow, û Keras. Ew mekanîzmayek ji bo barkirin û hilanîna wêneyan ji çavkaniyên derveyî peyda dike, bi vî rengî kapasîteyên modelê berfireh dike û dihêle ku ew pêşbîniyan bike.
Em çawa dikarin bi karanîna OpenCV-ê mezinahiya wêneyên 2D yên şopên pişikê veguherînin?
Veguheztina wêneyên 2D yên şaneyên pişikê bi karanîna OpenCV çend gavên ku dikarin di Python de bêne bicîh kirin vedihewîne. OpenCV pirtûkxaneyek hêzdar e ji bo karên hilberandina wêne û dîtina komputerê, û ew fonksiyonên cihêreng peyda dike da ku wêneyan manîpule bike û mezin bike. Ji bo destpêkirinê, hûn ê hewce bikin ku OpenCV saz bikin û pirtûkxaneyên pêwîst di Python-a xwe de derxînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Visualizing, Nirxandina îmtîhanê
Sê modelên ku di serlêdana Air Cognizer de hatine bikar anîn çi bûn, û armancên wan çi bûn?
Serlêdana Air Cognizer sê modelên cihêreng bikar tîne, ku her yek di pêşbînkirina kalîteya hewayê de bi karanîna teknîkên fêrbûna makîneyê ji armancek taybetî re xizmet dike. Van modelan Tora Neuralî ya Convolutional (CNN), tora Bîra Dem-Kurte (LSTM) û algorîtmaya Daristana Rasthatî (RF) ne. Modela CNN di serî de ji bo hilanîna wêneyê û derxistina taybetmendiyê berpirsiyar e. Ev e
- 1
- 2