Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Tool, das es Maschinen ermöglicht, komplexe Daten automatisch zu analysieren und zu interpretieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen.
Kann maschinelles Lernen die Qualität der verwendeten Daten vorhersagen oder bestimmen?
Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, verfügt über die Fähigkeit, die Qualität der verwendeten Daten vorherzusagen oder zu bestimmen. Dies wird durch verschiedene Techniken und Algorithmen erreicht, die es Maschinen ermöglichen, aus den Daten zu lernen und fundierte Vorhersagen oder Bewertungen zu treffen. Im Kontext von Google Cloud Machine Learning werden diese Techniken angewendet
Wie können Sie mithilfe von Python und der Vision-API programmgesteuert Beschriftungen aus Bildern extrahieren?
Um mithilfe von Python und der Vision API programmgesteuert Beschriftungen aus Bildern zu extrahieren, können Sie die leistungsstarken Funktionen der Google Cloud Vision API nutzen. Die Vision-API bietet einen umfassenden Satz an Bildanalysefunktionen, einschließlich der Etikettenerkennung, mit der Sie automatisch Etiketten aus Bildern identifizieren und extrahieren können. Um zu beginnen, benötigen Sie
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Beschriften von Bildern, Etikettenerkennung, Prüfungsrückblick
Welche Schritte sind erforderlich, um mit der Google Vision API Text aus einem Bild zu extrahieren?
Die Google Vision API bietet leistungsstarke Tools zum Verstehen und Extrahieren von Text aus Bildern. Diese Funktionalität ist besonders nützlich in einer Vielzahl von Anwendungen wie der optischen Zeichenerkennung (OCR), der Dokumentenanalyse und der Bildsuche. Um die Google Vision API zum Extrahieren von Text aus einem Bild zu verwenden, können die folgenden Schritte ausgeführt werden
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Text in visuellen Daten verstehen, Erkennen und Extrahieren von Text aus dem Bild, Prüfungsrückblick
Wie sieht der Prozess der Datenkennzeichnung aus und wer führt ihn durch?
Der Prozess der Datenkennzeichnung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ein entscheidender Schritt beim Training von Modellen für maschinelles Lernen. Beim Beschriften von Daten werden den Daten aussagekräftige und relevante Tags oder Anmerkungen zugewiesen, damit das Modell lernen und auf der Grundlage der beschrifteten Informationen genaue Vorhersagen treffen kann. Dieser Prozess wird typischerweise von menschlichen Kommentatoren durchgeführt
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
Können Google-Cloud-Lösungen verwendet werden, um die Datenverarbeitung vom Speicher zu entkoppeln und so das ML-Modell mit Big Data effizienter zu trainieren?
Das effiziente Training von Machine-Learning-Modellen mit Big Data ist ein entscheidender Aspekt im Bereich der künstlichen Intelligenz. Google bietet spezielle Lösungen an, die die Entkopplung von Rechenleistung und Speicher ermöglichen und so effiziente Schulungsprozesse ermöglichen. Diese Lösungen wie Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery und offene Datensätze bieten einen umfassenden Rahmen für den Fortschritt
Wie hängen ML-Tuning-Parameter und Hyperparameter zusammen?
Optimierungsparameter und Hyperparameter sind verwandte Konzepte im Bereich des maschinellen Lernens. Optimierungsparameter sind spezifisch für einen bestimmten Algorithmus für maschinelles Lernen und werden verwendet, um das Verhalten des Algorithmus während des Trainings zu steuern. Andererseits sind Hyperparameter Parameter, die nicht aus den Daten gelernt, sondern vorab festgelegt werden
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens
Kann Deep Learning als Definition und Training eines Modells auf Basis eines Deep Neural Network (DNN) interpretiert werden?
Deep Learning kann tatsächlich als Definition und Training eines Modells auf der Grundlage eines tiefen neuronalen Netzwerks (Deep Neural Network, DNN) interpretiert werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Training künstlicher neuronaler Netze mit mehreren Schichten, auch Deep Neural Networks genannt, konzentriert. Diese Netzwerke sind darauf ausgelegt, hierarchische Darstellungen von Daten zu erlernen und so diese zu ermöglichen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Tiefe neuronale Netze und Schätzer
Mit welchem Befehl kann ein Trainingsauftrag in der Google Cloud AI Platform übermittelt werden?
Um einen Trainingsjob in Google Cloud Machine Learning (oder Google Cloud AI Platform) zu senden, können Sie den Befehl „gcloud ai-platform jobs send training“ verwenden. Mit diesem Befehl können Sie einen Trainingsauftrag an den AI Platform Training-Dienst senden, der eine skalierbare und effiziente Umgebung zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen bietet. Die „gcloud ai-platform
Kann man die Anzahl der Schichten und die Anzahl der Knoten in einzelnen Schichten leicht steuern (durch Hinzufügen und Entfernen), indem man das Array ändert, das als verstecktes Argument des tiefen neuronalen Netzwerks (DNN) bereitgestellt wird?
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere der tiefen neuronalen Netze (DNNs), ist die Fähigkeit, die Anzahl der Schichten und Knoten innerhalb jeder Schicht zu steuern, ein grundlegender Aspekt der Anpassung der Modellarchitektur. Bei der Arbeit mit DNNs im Kontext von Google Cloud Machine Learning spielt das als verstecktes Argument bereitgestellte Array eine entscheidende Rolle