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Module 1: Let Machines Do il Lavoro

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Google fa le API ML Pre - addestrate
Nell'argomento precedente si è appreso come si possono costruire modelli ML personalizzati con minimo sforzo o competenza ML sfruttando la suite di prodotti ML offerti attraverso il cloud automl. Quando si utilizza il cloud automl si definisce un dataset di formazione etichetta specifica di dominio utilizzato per creare il modello ml personalizzato che si richiede se non si ha bisogno di un dataset specifico a dominio tuttavia Google suite di API ML pre - addestrate potrebbe soddisfare le vostre esigenze. In questo argomento esplorerai alcune di quelle API e applicarle attraverso una serie di Labs. Le API come le API di visione, le API di lingua naturale o le API di traduzione sono già addestrate per i casi di utilizzo comune di ml come la classificazione delle immagini questo ti salva tempo e impegno nella costruzione di curatori e formazione di un nuovo set di dati in modo da poter saltare avanti proprio alle tue previsioni. Per i modelli preformati Google ha già capito un sacco di quei problemi difficili per te. Lasciati esplorare alcuni di questi apici di machine learning addestrati. Consente di iniziare con l'API di visione cloud ci sono tre componenti principali che tutti rullano in questa API riposante e dietro le quinte ognuna di queste è alimentata da molti modelli e anni di ricerca. Il primo è rilevare ciò che un'immagine è e poi classificarla. La visione API picchia l'entità dominante all'interno di un'immagine da un ampio insieme di categorie oggetto che consente di rilevare facilmente il rilevamento facciale può rilevare quando un volto compare in foto insieme alle funzioni facciali associate come gli occhi, il naso. Il riconoscimento facciale tuttavia isn ha supportato un dGoogle doesn che memorizza le informazioni di rilevamento facciale su qualsiasi server Google è possibile utilizzare l'API facilmente costruire metadati sul proprio catalogo di immagini abilitando nuovi scenari come ricerche basate su immagini o consigli. Successive sono immagini con testo come documenti scansati o un cartello in uscita sulla strada l'API di visione utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri o OCR per estrarre il testo di una vasta gamma di linguaggi in un formato selezionabile e ricercabile. Infine il suo un po' di intuizione dal web in un utilizzo della potenza di Google   ricerca l'immagine contiene entità che conosciamo come la famosa torre Eiffel in presenza di rilevamento del landmark consente di identificare le strutture naturali e artificiali popolari insieme alla latitudine associata e la longitudine del landmark, e il rilevamento del logo consente di identificare i loghi di prodotto all'interno di un'immagine è possibile costruire metadati sul proprio catalogo di immagini, testo, contenuto offensivo moderato o abilitare nuovi scenari di marketing attraverso l'analisi del sentiment dell'immagine. Si possono anche analizzare le immagini caricate in richiesta o intergrate con storage di immagini su Google Cloud storage ci sono due apis che si applicano al discorso il cloud text-to-speech API converte il testo in un discorso umanosimile in più di 180 voci attraverso più di 30 lingue e varianza. Applica la sintesi della ricerca e del discorso e Google fa i potenti reti neurali per consegnare audio ad alta fedeltà. Con questa API è possibile creare una lifelike interazioni con gli utenti che trasformano il servizio clienti, l'interazione dei dispositivi e altre applicazioni. Il discorso cloud all'API di testo consente di convertire in testo in tempo reale in streaming o audio pre - registrato, l'API riconosce 120 lingue e varianza per supportare una base utente globale è possibile abilitare il controllo del comando vocale trascrivere l'audio dai call center e così via. Il cloud the cloud translation API fornisce una semplice interfaccia per la trasmissione di una stringa arbitraria in qualsiasi linguaggio di supporto l'API è altamente rispondente così i siti web e le applicazioni possono integrarsi con esso per una rapida traduzione dinamica dei testi di origine dalla lingua di origine a cui il linguaggio di destinazione per esempio dal francese all'inglese. Il rilevamento della lingua è disponibile anche nei casi in cui la lingua di origine è sconosciuta permette di guardare un breve video che mostra come Bloomberg un leader globale nelle notizie di dati aziendali e finanziari e all'interno applicano l'API di traduzione cloud per raggiungere tutti i tuoi clienti indipendentemente dal linguaggio. Il linguaggio naturale cloud un'ampia varietà di tecnologie di comprensione, analisi della sintassi, suddividere le frasi in token identificano i verbi e gli aggettivi noci e altre parti del discorso e anche capire le relazioni tra le parole   Si può anche fare riconoscimento di entità in altre parole può paralizzare testo in bandiera delle persone organizzazioni, location, eventi, prodotti in Media. L'analisi della sintassi consente di comprendere i pareri dei clienti   per trovare il prodotto nazionale in USA di dimensioni. L'API di cloud video supporta l'anotazione di formati video comuni che consente di utilizzare la tecnologia di analisi di Google Video come parte delle applicazioni. Questa API di riposo, consente di anotare i video memorizzati in Google Cloud storage con video in un frame per secondo informazioni contestuali. Ti aiuta a identificare entità chiave che sono all'interno del tuo video e quando si verificano, puoi anche utilizzarla per rendere il tuo contenuto più accessibile, ricercabile e scopabile