Как комбинацията от Cloud Storage, Cloud Functions и Firestore позволява актуализации в реално време и ефективна комуникация между облака и мобилния клиент в контекста на откриване на обекти в iOS?
Cloud Storage, Cloud Functions и Firestore са мощни инструменти, предоставени от Google Cloud, които позволяват актуализации в реално време и ефективна комуникация между облака и мобилния клиент в контекста на откриване на обекти в iOS. В това изчерпателно обяснение ще разгледаме всеки от тези компоненти и ще проучим как работят заедно, за да улеснят безпроблемното
Обяснете процеса на внедряване на обучен модел за обслужване с помощта на Google Cloud Machine Learning Engine.
Внедряването на обучен модел за обслужване с помощта на Google Cloud Machine Learning Engine включва няколко стъпки, за да се осигури плавен и ефективен процес. Този отговор ще предостави подробно обяснение на всяка стъпка, подчертавайки ключовите аспекти и съображения, включени в нея. 1. Подготовка на модела: Преди да разположите обучен модел, е важно да се уверите, че
Каква е целта на конвертирането на изображения във формат Pascal VOC и след това във формат TFRecord при обучение на модел за откриване на обект TensorFlow?
Целта на конвертирането на изображения във формат Pascal VOC и след това във формат TFRecord при обучение на модел за откриване на обект TensorFlow е да се осигури съвместимост и ефективност в процеса на обучение. Този процес на преобразуване включва две стъпки, всяка от които служи за определена цел. Първо, конвертирането на изображения във формат Pascal VOC е полезно, защото
Как трансферното обучение опростява процеса на обучение за модели за откриване на обекти?
Трансферното обучение е мощна техника в областта на изкуствения интелект, която опростява процеса на обучение за модели за откриване на обекти. Той дава възможност за трансфер на знания, научени от една задача към друга, позволявайки на модела да използва предварително обучени модели и значително да намали количеството необходими данни за обучение. В контекста на Google Cloud
Какви са стъпките, включени в изграждането на персонализирано мобилно приложение за разпознаване на обекти с помощта на Google Cloud Machine Learning инструменти и TensorFlow Object Detection API?
Изграждането на персонализирано мобилно приложение за разпознаване на обекти с помощта на инструменти за машинно обучение в облак на Google и API за откриване на обекти TensorFlow включва няколко стъпки. В този отговор ще предоставим подробно обяснение на всяка стъпка, за да ви помогнем да разберете процеса. 1. Събиране на данни: Първата стъпка е да съберете разнообразен и представителен набор от данни от изображения