Apa ana aplikasi seluler Android sing bisa digunakake kanggo ngatur Google Cloud Platform?
Ya, ana sawetara aplikasi seluler Android sing bisa digunakake kanggo ngatur Google Cloud Platform (GCP). Aplikasi kasebut nyedhiyakake pangembang lan administrator sistem kanthi keluwesan kanggo ngawasi, ngatur, lan ngatasi masalah sumber daya awan nalika lelungan. Salah sawijining aplikasi kasebut yaiku aplikasi Google Cloud Console resmi, kasedhiya ing Google Play Store. Ing
Apa cara kanggo ngatur Google Cloud Platform?
Ngatur Google Cloud Platform (GCP) kalebu nggunakake macem-macem alat lan teknik kanggo nangani sumber daya kanthi efisien, ngawasi kinerja, lan njamin keamanan lan kepatuhan. Ana sawetara cara kanggo ngatur GCP kanthi efektif, saben duwe tujuan tartamtu ing siklus urip pangembangan lan manajemen. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console minangka basis web
- Published in Cloud Computing, Platform Cloud Google EITC/CL/GCP, Introductions, Alat pangembang lan manajemen GCP
Apa Keras minangka perpustakaan TensorFlow Deep Learning sing luwih apik tinimbang TFlearn?
Keras lan TFlearn minangka rong perpustakaan deep learning populer sing dibangun ing ndhuwur TensorFlow, perpustakaan open-source sing kuat kanggo machine learning sing dikembangake dening Google. Nalika Keras lan TFlearn ngarahake nyederhanakake proses mbangun jaringan saraf, ana bedane antarane loro sing bisa nggawe salah siji pilihan sing luwih apik gumantung saka tartamtu.
Ing TensorFlow 2.0 lan mengko, sesi ora digunakake maneh langsung. Apa ana alesan kanggo nggunakake?
Ing TensorFlow 2.0 lan versi sing luwih anyar, konsep sesi, sing minangka unsur dhasar ing versi TensorFlow sadurunge, wis ora digunakake. Sesi digunakake ing TensorFlow 1.x kanggo nglakokake grafik utawa bagean saka grafik, ngidini kontrol nalika lan ing ngendi komputasi kedadeyan. Nanging, karo introduksi saka TensorFlow 2.0, eksekusi semangat dadi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, TensorFlow, Dhasar TensorFlow
Apa sawetara kategori sing wis ditemtokake kanggo pangenalan obyek ing Google Vision API?
API Google Vision, minangka bagean saka kemampuan sinau mesin Google Cloud, nawakake fungsi pangerten gambar sing luwih maju, kalebu pangenalan obyek. Ing konteks pangenalan obyek, API nggunakake sakumpulan kategori sing wis ditemtokake kanggo ngenali obyek ing gambar kanthi akurat. Kategori sing wis ditemtokake iki dadi titik referensi kanggo model pembelajaran mesin API kanggo klasifikasi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, API Visi Google EITC/AI/GVAPI, Pangerten gambar majeng, Deteksi obyek
Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
Kanggo nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing tepat kanggo nggambarake representasi tembung minangka vektor, kita kudu nyelidiki konsep dhasar embeddings tembung lan aplikasi ing jaringan saraf. Embeddings tembung minangka representasi vektor padhet saka tembung ing ruang vektor sing terus-terusan sing njupuk hubungan semantik antarane tembung. Embeddings iki
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Ringkesan kerangka Sinau Struktur Neural
Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
Max pooling minangka operasi kritis ing Convolutional Neural Networks (CNNs) sing nduweni peran penting ing ekstraksi fitur lan pengurangan dimensi. Ing konteks tugas klasifikasi gambar, max pooling diterapake sawise lapisan convolutional kanggo downsample peta fitur, sing mbantu nahan fitur penting nalika ngurangi kerumitan komputasi. Tujuan utama
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nggunakake TensorFlow kanggo ngelasake gambar sandhangan
Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
Ekstraksi fitur minangka langkah penting ing proses jaringan saraf convolutional (CNN) sing ditrapake kanggo tugas pangenalan gambar. Ing CNN, proses ekstraksi fitur kalebu ekstraksi fitur sing migunani saka gambar input kanggo nggampangake klasifikasi sing akurat. Proses iki penting amarga nilai piksel mentah saka gambar ora cocok langsung kanggo tugas klasifikasi. Miturut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nggunakake TensorFlow kanggo ngelasake gambar sandhangan
Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
Ing ranah model machine learning sing mlaku ing TensorFlow.js, panggunaan fungsi pembelajaran asinkron dudu kabutuhan mutlak, nanging bisa ningkatake kinerja lan efisiensi model kasebut kanthi signifikan. Fungsi pembelajaran asinkron nduweni peran penting kanggo ngoptimalake proses latihan model pembelajaran mesin kanthi ngidini komputasi bisa ditindakake.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Mbangun jaringan saraf kanggo nindakake klasifikasi
Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, minangka langkah penting ing tugas Pemrosesan Basa Alam (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi.