W jaki sposób możemy uzyskać dostęp do wartości prawdopodobieństwa dla każdej kategorii w adnotacji bezpiecznego wyszukiwania i wyświetlić je?
Aby uzyskać dostęp do wartości prawdopodobieństwa dla każdej kategorii w adnotacji bezpiecznego wyszukiwania i wyświetlić je za pomocą zaawansowanej funkcji rozpoznawania obrazów w interfejsie API Google Vision, możesz wykorzystać odpowiedź otrzymaną z wywołania interfejsu API. Odpowiedź zawiera obiekt JSON, który zawiera adnotację dotyczącą bezpiecznego wyszukiwania, w tym wartości prawdopodobieństwa dla różnych kategorii. Gdy
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Interfejs Google Vision API, Zaawansowane rozumienie obrazów, Wykrywanie treści wulgarnych (funkcja bezpiecznego wyszukiwania), Przegląd egzaminów
Co oznacza służenie modelce?
Obsługa modelu w kontekście sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do procesu udostępniania wyszkolonego modelu do prognozowania lub wykonywania innych zadań w środowisku produkcyjnym. Polega na wdrożeniu modelu na serwerze lub infrastrukturze chmury, gdzie może odbierać dane wejściowe, przetwarzać je i generować pożądane dane wyjściowe.
Jaki jest cel drugiego znacznika skryptu w kodzie HTML do tworzenia mapy Google?
Celem drugiego tagu skryptu w kodzie HTML służącym do tworzenia mapy Google jest załadowanie interfejsu API Google Maps JavaScript. Ten interfejs API zapewnia wszystkie niezbędne funkcje i zasoby do osadzania i interakcji z Mapami Google w witrynie internetowej. Podczas tworzenia mapy Google używany jest pierwszy znacznik skryptu
Jaki jest cel funkcji „initMap” w kodzie JavaScript?
Funkcja „initMap” w kodzie JavaScript pełni kluczową rolę w tworzeniu mapy Google na stronie internetowej. Jego podstawową funkcją jest inicjalizacja i konfiguracja obiektu mapy, zdefiniowanie jego właściwości oraz wyświetlenie go na stronie internetowej. Ta funkcja jest zwykle wywoływana podczas ładowania strony internetowej, aby upewnić się, że mapa jest gotowa
Jaka jest rola API partNeighbours w ustrukturyzowanym uczeniu neuronowym?
Interfejs API partNeighbours odgrywa kluczową rolę w dziedzinie neuronowego uczenia strukturalnego (NSL) z TensorFlow, szczególnie w kontekście szkolenia z syntetyzowanymi grafami. NSL to platforma, która wykorzystuje dane o strukturze grafowej w celu poprawy wydajności modeli uczenia maszynowego. Umożliwia włączenie informacji relacyjnych między punktami danych poprzez użycie
Jak możemy wyświetlić wszystkie wersje obiektu w wersjonowanym zasobniku w Google Cloud Storage?
Aby wyświetlić wszystkie wersje obiektu w zasobniku z obsługą wersji w Google Cloud Storage, możesz skorzystać z dostępnych narzędzi i interfejsów API udostępnianych przez Google Cloud Platform (GCP). Wersjonowanie obiektów umożliwia przechowywanie wielu wersji obiektu w zasobniku, co daje możliwość uzyskiwania dostępu do wersji historycznych i zarządzania nimi
- Opublikowano w Cloud Computing, EITC/CL/GCP Platforma Google Cloud, Pierwsze kroki z GCP, Korzystanie z wersjonowania obiektów, Przegląd egzaminów
Jak włączyć interfejs API połączenia BigQuery w konsoli Cloud?
Aby włączyć interfejs API połączenia BigQuery w konsoli Cloud, musisz wykonać kilka kroków. Interfejs API połączeń BigQuery umożliwia tworzenie połączeń między BigQuery i innymi usługami Google Cloud, takimi jak Cloud SQL, oraz zarządzanie nimi. Włączenie tego interfejsu API jest niezbędne do wysyłania zapytań do Cloud SQL z BigQuery. W tej odpowiedzi będziemy
Jakie są niektóre z kluczowych funkcji i możliwości interfejsu API tłumaczenia do integracji tłumaczeń ze stronami internetowymi i aplikacjami?
Interfejs API tłumaczenia udostępniany przez Google Cloud AI Platform oferuje szereg kluczowych funkcji i możliwości, które umożliwiają bezproblemową integrację funkcji tłumaczenia ze stronami internetowymi i aplikacjami. To potężne narzędzie wykorzystuje postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, aby dostarczać dokładne i wydajne tłumaczenia w wielu językach. Jedna z podstawowych cech
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Platforma AI w chmurze Google, Tłumaczenie API, Przegląd egzaminów
Jak Keras jest opisywany pod względem wyglądu i funkcjonalności?
Keras to interfejs API sieci neuronowych wysokiego poziomu napisany w języku Python. Został zaprojektowany tak, aby był przyjazny dla użytkownika, modułowy i rozszerzalny, umożliwiając użytkownikom szybkie i łatwe tworzenie i eksperymentowanie z modelami głębokiego uczenia się. Keras zapewnia prosty i intuicyjny interfejs do budowania, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia się, co czyni go popularnym wyborem wśród
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Postęp w uczeniu maszynowym, Wprowadzenie do Keras, Przegląd egzaminów