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.
Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
TensorFlow Keras Tokenizer API pancen bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing kalebu ngrusak teks dadi unit sing luwih cilik, biasane tembung utawa subword, kanggo nggampangake proses luwih lanjut. API Tokenizer ing TensorFlow ngidini tokenisasi efisien
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Tokenisasi
Apa iku TOCO?
TOCO, sing tegese TensorFlow Lite Optimizing Converter, minangka komponen penting ing ekosistem TensorFlow sing nduweni peran penting ing panyebaran model pembelajaran mesin ing piranti seluler lan pinggiran. Konverter iki dirancang khusus kanggo ngoptimalake model TensorFlow kanggo panyebaran ing platform sing diwatesi sumber daya, kayata smartphone, piranti IoT, lan sistem sing dipasang.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pemrograman TensorFlow, Pambuka kode TensorFlow
Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
Hubungane antarane jumlah jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi minangka aspek penting sing nduwe pengaruh signifikan marang kinerja lan kemampuan generalisasi model kasebut. Epoch nuduhake siji pass lengkap liwat kabeh set data latihan. Penting kanggo ngerti kepiye jumlah jaman mengaruhi akurasi prediksi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 1
Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
API tetanggan paket ing Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow pancen nduweni peran penting kanggo ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami. NSL minangka kerangka pembelajaran mesin sing nggabungake data terstruktur grafik menyang proses latihan, nambah kinerja model kanthi nggunakake data fitur lan data grafik. Kanthi nggunakake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Latihan nganggo grafik alami