Cum putem accesa și afișa valorile de probabilitate pentru fiecare categorie în adnotarea de căutare sigură?
Pentru a accesa și afișa valorile de probabilitate pentru fiecare categorie în adnotarea de căutare sigură folosind funcția avansată de înțelegere a imaginilor din API-ul Google Vision, puteți utiliza răspunsul primit de la apelul API. Răspunsul conține un obiect JSON care include informațiile de adnotare de căutare sigură, inclusiv valorile de probabilitate pentru diferite categorii. Când
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Înțelegere avansată a imaginilor, Detectare explicită a conținutului (funcție de căutare sigură), Revizuirea examenului
Ce înseamnă a servi un model?
Servirea unui model în contextul Inteligenței Artificiale (AI) se referă la procesul de punere la dispoziție a unui model antrenat pentru a face predicții sau a îndeplini alte sarcini într-un mediu de producție. Aceasta implică implementarea modelului pe un server sau pe o infrastructură cloud unde poate primi date de intrare, le poate procesa și poate genera rezultatul dorit.
Care este scopul celei de-a doua etichete de script din codul HTML pentru crearea unei hărți Google?
Scopul celei de-a doua etichete de script din codul HTML pentru crearea unei hărți Google este de a încărca API-ul JavaScript Google Maps. Acest API oferă toate funcționalitățile și resursele necesare pentru încorporarea și interacțiunea cu Google Maps pe un site web. Când creați o hartă Google, prima etichetă de script este folosită
Care este scopul funcției „initMap” din codul JavaScript?
Funcția „initMap” din codul JavaScript are un scop crucial în crearea unei hărți Google pe un site web. Funcția sa principală este de a inițializa și configura obiectul hărții, de a defini proprietățile acestuia și de a-l afișa pe pagina web. Această funcție este de obicei apelată când pagina web se încarcă pentru a se asigura că harta este gata
Care este rolul API-ului partNeighbours în învățarea structurată neuronală?
API-ul Part Neighbours joacă un rol crucial în domeniul învățării Neural Structured (NSL) cu TensorFlow, în special în contextul antrenamentului cu grafice sintetizate. NSL este un cadru care folosește date structurate în grafic pentru a îmbunătăți performanța modelelor de învățare automată. Permite încorporarea informațiilor relaționale între punctele de date prin utilizarea
Cum putem vedea toate versiunile unui obiect dintr-o găleată cu versiuni în Google Cloud Storage?
Pentru a vedea toate versiunile unui obiect dintr-un compartiment cu versiuni în Google Cloud Storage, puteți utiliza instrumentele și API-urile disponibile furnizate de Google Cloud Platform (GCP). Versiunea obiectelor vă permite să mențineți mai multe versiuni ale unui obiect într-o găleată, oferindu-vă posibilitatea de a accesa și de a gestiona versiunile istorice ale
- Publicat în Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Noțiuni introductive despre GCP, Utilizarea versiunilor de obiecte, Revizuirea examenului
Cum puteți activa API-ul de conexiune BigQuery în consola Cloud?
Pentru a activa API-ul de conexiune BigQuery în consola Cloud, trebuie să urmați câțiva pași. API-ul de conexiune BigQuery vă permite să creați și să gestionați conexiuni între BigQuery și alte servicii Google Cloud, cum ar fi Cloud SQL. Activarea acestui API este esențială pentru interogarea Cloud SQL din BigQuery. În acest răspuns, vom face
Care sunt unele dintre caracteristicile și capacitățile cheie ale API-ului Translation pentru integrarea traducerii în site-uri web și aplicații?
API-ul de traducere oferit de Google Cloud AI Platform oferă o gamă largă de caracteristici și capabilități cheie care permit integrarea perfectă a funcționalității de traducere în site-uri web și aplicații. Acest instrument puternic folosește progresele în inteligența artificială și învățarea automată pentru a oferi traduceri precise și eficiente în mai multe limbi. Una dintre caracteristicile primare ale
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Platforma Google Cloud AI, API de traducere, Revizuirea examenului
Cum este descris Keras în ceea ce privește designul și funcționalitatea?
Keras este un API de rețele neuronale de nivel înalt care este scris în Python. Este conceput pentru a fi ușor de utilizat, modular și extensibil, permițând utilizatorilor să construiască și să experimenteze rapid și ușor modele de deep learning. Keras oferă o interfață simplă și intuitivă pentru a construi, antrena și implementa modele de învățare profundă, făcându-l o alegere populară printre
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progresarea în învățarea automată, Introducere în Keras, Revizuirea examenului