د قناعتي عصبي شبکې (CNN) اصلي برخې کومې دي او دوی څنګه د عکس پیژندنې کې مرسته کوي؟
A convolutional عصبي شبکه (CNN) د مصنوعي عصبي شبکې یو ډول دی چې په ځانګړي ډول د عکس پیژندنې کارونو کې مؤثره دی. دا د یو بل سره وصل شوي نیورونونو د څو پرتونو په کارولو سره د انسان دماغ د لید پروسس کولو وړتیاو تقلید کولو لپاره ډیزاین شوی. په دې ځواب کې، موږ به د CNN اصلي برخې او د دوی په اړه بحث وکړو
د ګوګل ویژن AI API لخوا وړاندیز شوي دوه خدمتونه کوم دي؟
د ګوګل ویژن AI API یو لړ ځواکمن خدمات وړاندې کوي چې پراختیا کونکو ته دا وړتیا ورکوي چې د کمپیوټر لید وړتیاوې په خپلو غوښتنلیکونو کې مدغم کړي. په ځانګړې توګه، API دوه اصلي خدمتونه وړاندې کوي: د عکس پیژندنه او د نظری کرکټر پیژندنه (OCR). 1. د انځور پیژندنه: د عکس پیژندنې خدمت کاروونکو ته اجازه ورکوي چې له عکسونو څخه معلومات تحلیل او استخراج کړي. دا کولی شي وپیژني
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, په پایتون کې د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
پراختیا کونکي څنګه کولی شي د راسبیري پای روبوټ سره کلاوډ ویژن API وکاروي؟
پراختیا کونکي واقعیا کولی شي د راسبیري پای روبوټ سره د کلاوډ ویژن API وکاروي ترڅو خپل وړتیاوې لوړ کړي او پرمختللي عکس پیژندنه او تحلیلي فعالیتونه پکې شامل کړي. د کلاوډ ویژن API، د ګوګل لخوا وړاندیز شوی، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ځواکمن ماډلونه وکاروي ترڅو د انځورونو محتويات پوه شي او له دوی څخه ارزښتناکه بصیرت راوباسي. د کارولو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د کلاوډ ویژن API اصلي هدف څه دی؟
د کلاوډ ویژن API اصلي هدف ، د ګوګل لخوا وړاندیز ، پراختیا کونکو ته د دوی غوښتنلیکونو کې د عکس تحلیل او پیژندنې وړتیاو ادغام لپاره قوي او هر اړخیز وسیلې چمتو کول دي. دا API د عکسونو مینځپانګې د پوهیدو لپاره د ماشین زده کړې پرمختللي ماډلونه ګټه پورته کوي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې ارزښتناکه لیدونه استخراج کړي او مختلف دندې اتومات کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د سړک ځینې نور اختلالات څه دي چې د ماشین زده کړې ماډل د واسکوز او هیرنانډز لخوا رامینځته شوی پیژندل کیدی شي؟
د TensorFlow په کارولو سره د لاس انجلس په سړکونو کې د کثافاتو پیژندلو لپاره د Vasquez او Hernandez لخوا رامینځته شوی د ماشین زده کړې ماډل د سړکونو د نورو مختلف اختلالاتو د موندلو احتمال هم لري. د ژورې زده کړې الګوریتمونو او د عکس پیژندنې تخنیکونو ځواک په کارولو سره، ماډل روزل کیدی شي چې د سړک مختلف ډوله بې نظمۍ وپیژني، د سړک وده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ML سره د لاس انجلس سړکونو کې د کوټو پیژندل, د ازموینې بیاکتنه
د لاس انجلس په سړکونو کې د کثافاتو په پیژندلو کې د TensorFlow رول څه دی؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د لاس انجلس په سړکونو کې د کثافاتو په پیژندلو کې مهم رول لوبوي. د مصنوعي استخباراتو ځواک او د ژورې زده کړې الګوریتمونو په کارولو سره، TensorFlow د پوټکي کشف لپاره د دقیقو او موثرو ماډلونو پراختیا ته وړتیا ورکوي. په خپل اصلي برخه کې، TensorFlow د عصبي جوړولو او روزنې لپاره انعطاف وړ جوړښت چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ML سره د لاس انجلس سړکونو کې د کوټو پیژندل, د ازموینې بیاکتنه
څیړونکو د منځني پیړیو متنونو په لیکلو کې د دوی د څو طبقې ډلبندۍ دندې لپاره د ماشین زده کړې کوم ډول ماډل جوړ کړی، او ولې دا د دې دندې لپاره مناسب دی؟
څیړونکو د منځني پیړیو متنونو په لیکلو کې د دوی د څو طبقې طبقه بندي دندې لپاره د Convolutional Neural Network (CNN) ماشین زده کړې ماډل کې میشته کړل. دا انتخاب د ډیری دلایلو له امله د دندې لپاره مناسب و. لومړی، CNNs د عکس پیژندنې په دندو کې خورا اغیزمن ثابت شوي، کوم چې د منځني پیړیو متنونو لیکلو پورې تړاو لري ځکه چې دوی ډیری وختونه لري.
ولې موږ د عکس پیژندنې په برخه کې د پیچلو سناریوګانو اداره کولو لپاره قانع کونکي عصبي شبکې (CNNs) ته اړتیا لرو؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) د ډیرو پیچلو سناریوګانو اداره کولو وړتیا له امله د عکس پیژندنې کې د یوې پیاوړې وسیلې په توګه راڅرګند شوي. پدې برخه کې، CNNs هغه لاره بدله کړې چې موږ د عکس تحلیلي کارونو ته د دوی د ځانګړي معماري ډیزاین او روزنې تخنیکونو په کارولو سره ګورو. د دې لپاره چې پوه شي چې ولې CNNs د پیچلو اداره کولو کې خورا مهم دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow پیژندنه, د ML سره د کمپیوټر لومړنی لید, د ازموینې بیاکتنه
په لارښود کې چمتو شوي د متقابل API اکسپلورر ټیمپلیټ هدف څه دی او تاسو څنګه د خپل کلاوډ ذخیره بالټ نوم سره د "image.source.imageUri" ساحه بدل کړئ؟
په لارښود کې چمتو شوي متقابل API اکسپلورر ټیمپلیټ د دې هدف لپاره کار کوي چې کاروونکو ته وړتیا ورکړي چې په متقابل ډول د کلاوډ ویژن API مختلف فعالیتونه او وړتیاوې وپلټي او تجربه کړي ، په ځانګړي توګه د عکس پیژندنې او طبقه بندي په شرایطو کې. دا ټیمپلیټ کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د API غوښتنې رامینځته کړي او په ریښتیني وخت کې ځوابونه ترلاسه کړي ، a چمتو کوي
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP سره پیل کول, د کلاوډ لید سره د عکس پیژندنه او درجه بندي, د ازموینې بیاکتنه
په GCP کې د کلاوډ ویژن په کارولو سره د عکس پیژندنې او ډلبندۍ لپاره د پروژې تنظیم کولو او د ګوګل کلاوډ ذخیره کولو بالټ رامینځته کولو لپاره کوم ګامونه دي؟
د پروژې تنظیم کولو او د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) کې د کلاوډ ویژن په کارولو سره د عکس پیژندنې او طبقه بندي لپاره د ګوګل کلاوډ ذخیره کولو بالټ رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ یو لړ مرحلې تعقیب کړئ. په دې ځواب کې، موږ به د دې ګامونو مفصل او هراړخیز توضیحات وړاندې کړو، دا ډاډه کول چې تاسو په دې اړه روښانه پوهه لرئ.
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP سره پیل کول, د کلاوډ لید سره د عکس پیژندنه او درجه بندي, د ازموینې بیاکتنه