Güvenli arama ek açıklamasında her kategorinin olasılık değerlerine nasıl erişebilir ve bunları görüntüleyebiliriz?
Google Vision API'nin gelişmiş görsel anlama özelliğini kullanarak güvenli arama ek açıklamasındaki her bir kategorinin olasılık değerlerine erişmek ve bunları görüntülemek için API çağrısından alınan yanıttan yararlanabilirsiniz. Yanıt, farklı kategorilere ilişkin olasılık değerleri de dahil olmak üzere güvenli arama açıklama bilgilerini içeren bir JSON nesnesi içerir. Ne zaman
Bir modele hizmet etmek ne anlama geliyor?
Yapay Zeka (AI) bağlamında bir modele hizmet vermek, eğitimli bir modeli bir üretim ortamında tahminlerde bulunmak veya diğer görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir hale getirme sürecini ifade eder. Modelin, girdi verilerini alabileceği, işleyebileceği ve istenen çıktıyı üretebileceği bir sunucuya veya bulut altyapısına dağıtılmasını içerir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Bulutta eğitim modelleri için büyük veri
Bir Google Haritası oluşturmak için HTML kodundaki ikinci komut dosyası etiketinin amacı nedir?
Bir Google Haritası oluşturmak için HTML kodundaki ikinci komut dosyası etiketinin amacı, Google Haritalar JavaScript API'sini yüklemektir. Bu API, Google Haritalar'ı bir web sitesine yerleştirmek ve onunla etkileşim kurmak için gerekli tüm işlevleri ve kaynakları sağlar. Bir Google Haritası oluştururken, ilk komut dosyası etiketi kullanılır.
JavaScript kodundaki "initMap" işlevinin amacı nedir?
JavaScript kodundaki "initMap" işlevi, bir web sitesinde bir Google Haritası oluşturmak için çok önemli bir amaca hizmet eder. Birincil işlevi, harita nesnesini başlatmak ve ayarlamak, özelliklerini tanımlamak ve onu web sayfasında görüntülemektir. Bu işlev genellikle, haritanın hazır olduğundan emin olmak için web sayfası yüklendiğinde çağrılır.
sinirsel yapılandırılmış öğrenmede partNeighbours API'sinin rolü nedir?
partNeighbours API, özellikle sentezlenmiş grafiklerle eğitim bağlamında, TensorFlow ile Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL) alanında çok önemli bir rol oynar. NSL, makine öğrenimi modellerinin performansını iyileştirmek için grafik yapılı verilerden yararlanan bir çerçevedir. kullanımı yoluyla veri noktaları arasındaki ilişkisel bilgilerin dahil edilmesini sağlar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow ile Nöral Yapılandırılmış Öğrenme, Sentezlenmiş grafiklerle eğitim, Sınav incelemesi
Bir nesnenin tüm sürümlerini, Google Cloud Storage'daki sürümlü bir grupta nasıl görüntüleyebiliriz?
Bir nesnenin tüm sürümlerini Google Cloud Storage'daki sürümlü bir grupta görüntülemek için Google Cloud Platform (GCP) tarafından sağlanan mevcut araçları ve API'leri kullanabilirsiniz. Nesne sürümü oluşturma, bir nesnenin birden çok sürümünü bir klasörde tutmanıza olanak tanıyarak, geçmiş sürümlerine erişmenizi ve bunları yönetmenizi sağlar.
- Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP'ye başlarken, Nesne versiyonlamayı kullanma, Sınav incelemesi
Bulut konsolunda BigQuery bağlantı API'sini nasıl etkinleştirebilirsiniz?
BigQuery bağlantı API'sini Bulut konsolunda etkinleştirmek için birkaç adımı izlemeniz gerekir. BigQuery bağlantı API'si, BigQuery ile Cloud SQL gibi diğer Google Cloud hizmetleri arasında bağlantılar oluşturmanıza ve bunları yönetmenize olanak tanır. Bu API'nin etkinleştirilmesi, Cloud SQL'i BigQuery'den sorgulamak için çok önemlidir. Bu cevapta,
Çeviri API'sinin çeviriyi web sitelerine ve uygulamalara entegre etmeye yönelik temel özelliklerinden ve yeteneklerinden bazıları nelerdir?
Google Cloud AI Platform tarafından sağlanan Çeviri API'si, çeviri işlevinin web sitelerine ve uygulamalara sorunsuz entegrasyonunu sağlayan bir dizi temel özellik ve yetenek sunar. Bu güçlü araç, birden çok dilde doğru ve verimli çeviriler sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimindeki gelişmelerden yararlanır. Başlıca özelliklerinden biri
Keras, tasarımı ve işlevselliği açısından nasıl tanımlanır?
Keras, Python'da yazılmış üst düzey bir sinir ağları API'sidir. Kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve kullanıcıların derin öğrenme modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına ve bunlarla deneyler yapmasına olanak tanır. Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak, eğitmek ve devreye almak için basit ve sezgisel bir arayüz sunarak, onu aralarında popüler bir seçim haline getiriyor.