Kenniscontrole

Voltooid

Beantwoord de volgende vragen om uw leerproces te controleren.

1.

In deze module is verwezen naar onze afbeeldingsgegevens met behulp van een gegevensarchief dat is gekoppeld aan een bestaande ...

Azure Blob Storage in een Azure Storage-account

Azure Synapse Analytics-gegevenspijplijn

Bestandsshare in een Azure Storage-account.

2.

Door ML ondersteund labelen is niet vereist in deze module, hoe kan het nuttig zijn voor een project voor gegevenslabels?

Met ML ondersteund labelen wordt een model gemaakt waarmee gegevens vooraf kunnen worden gelabeld in nieuwe afbeeldingsvoorbeelden die later kunnen worden beoordeeld door teamleden voor nauwkeurigheid.

Met ML ondersteund labelen kunnen objecten in een afbeelding worden bepaald met behulp van een bestaand model waarmee verschillende algemene objecten worden gedetecteerd.

Hiermee kunt u niet-gelabeld verzenden om te worden gelabeld door een service van derden die mensenlabels gebruikt.

3.

De reden waarom we 10 afbeeldingen in onze gegevensset hebben gelabeld, was om aan de volgende vereiste te voldoen:

10 is het totale aantal afbeeldingen waaruit onze gegevensset bestaat

10 is het maximum aantal afbeeldingen dat kan worden gebruikt om een objectdetectiemodel te trainen.

Azure ML Studio Object Detection Experimenten vereisen minimaal 10 gelabelde voorbeelden om ons objectdetectiemodel te kunnen trainen

U moet alle vragen beantwoorden voordat uw werk kan worden gecontroleerd.