Kiel ni povas aliri kaj montri la verŝajnajn valorojn por ĉiu kategorio en la sekura serĉa komentario?
Por aliri kaj montri la verŝajnajn valorojn por ĉiu kategorio en la sekura serĉa komentario uzante la altnivelan komprenan funkcion de la bildoj de Google Vision API, vi povas uzi la respondon ricevitan de la API-voko. La respondo enhavas JSON-objekton, kiu inkluzivas la sekurajn serĉajn komentadajn informojn, inkluzive de la verŝajnecvaloroj por malsamaj kategorioj. Kiam
Kion signifas servi modelon?
Servado de modelo en la kunteksto de Artefarita Inteligenteco (AI) rilatas al la procezo igi edukitan modelon havebla por farado de prognozoj aŭ plenumado de aliaj taskoj en produktadmedio. Ĝi implikas deploji la modelon al servilo aŭ nuba infrastrukturo kie ĝi povas ricevi enigajn datumojn, prilabori ĝin kaj generi la deziratan produktaĵon.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Pliaj paŝoj en Maŝinlernado, Grandaj datumoj por trejnado de modeloj en la nubo
Kio estas la celo de la dua skripto-etikedo en la HTML-kodo por krei Google Map?
La celo de la dua skriptetikedo en la HTML-kodo por krei Google Map estas ŝargi la JavaScript-API de Google Maps. Ĉi tiu API provizas ĉiujn necesajn funkciojn kaj rimedojn por enigi kaj interagi kun Google Maps en retejo. Dum kreado de Google Map, la unua skripto-etikedo kutimas
Kio estas la celo de la funkcio "initMap" en la JavaScript-kodo?
La funkcio "initMap" en JavaScript-kodo servas decidan celon en kreado de Google Map en retejo. Ĝia ĉefa funkcio estas pravalorigi kaj agordi la mapobjekton, difini ĝiajn trajtojn kaj montri ĝin sur la retpaĝo. Ĉi tiu funkcio estas kutime vokita kiam la retpaĝo ŝarĝas por certigi ke la mapo estas preta
Kio estas la rolo de la partNeighbours API en neŭrala strukturita lernado?
La parto Neighbours API ludas decidan rolon en la kampo de Neural Structured Learning (NSL) kun TensorFlow, specife en la kunteksto de trejnado kun sintezitaj grafeoj. NSL estas kadro, kiu utiligas grafe-strukturitajn datenojn por plibonigi la agadon de maŝinlernado-modeloj. Ĝi ebligas la enkorpiĝon de interrilataj informoj inter datenpunktoj per la uzo
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Neŭrala Strukturita Lernado kun TensorFlow, Trejnado kun sintezitaj grafikaĵoj, Ekzamena revizio
Kiel ni povas vidi ĉiujn versiojn de objekto en versionita sitelo en Google Cloud Storage?
Por vidi ĉiujn versiojn de objekto en versionita sitelo en Google Cloud Storage, vi povas uzi la disponeblajn ilojn kaj API-ojn provizitajn de Google Cloud Platform (GCP). Objektversiado permesas vin konservi plurajn versiojn de objekto en sitelo, donante al vi la kapablon aliri kaj administri historiajn versiojn de
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, Komenci kun GCP, Uzante objekta versiado, Ekzamena revizio
Kiel vi povas ebligi la BigQuery-konektan API en la Cloud-konzolo?
Por ebligi la BigQuery-konektan API en la Cloud-konzolo, vi devas sekvi kelkajn paŝojn. La API de konekto de BigQuery permesas krei kaj administri ligojn inter BigQuery kaj aliaj servoj de Google Cloud, kiel Cloud SQL. Ebligi ĉi tiun API estas esenca por pridemandi Cloud SQL de BigQuery. En ĉi tiu respondo, ni faros
Kio estas kelkaj el la ĉefaj funkcioj kaj kapabloj de Translation API por integri tradukon en retejojn kaj apojn?
La Traduka API provizita de Google Cloud AI Platform ofertas gamon da ĉefaj funkcioj kaj kapabloj, kiuj ebligas senjuntan integriĝon de tradukfunkcio en retejojn kaj aplikojn. Ĉi tiu potenca ilo utiligas la progresojn en artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado por liveri precizajn kaj efikajn tradukojn tra pluraj lingvoj. Unu el la ĉefaj trajtoj de
Kiel estas priskribita Keras laŭ sia dezajno kaj funkcieco?
Keras estas altnivela neŭralaj retoj API, kiu estas skribita en Python. Ĝi estas dizajnita por esti uzant-amika, modula kaj etendebla, permesante al uzantoj rapide kaj facile konstrui kaj eksperimenti kun profundaj lernaj modeloj. Keras provizas simplan kaj intuician interfacon por konstrui, trejni kaj disfaldi modelojn de profunda lernado, igante ĝin populara elekto inter
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Enkonduko al Keras, Ekzamena revizio