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小编:这是我的系列博客的第三部分,关于在SAP Leonard机器学习基金会中重新培训您自己的可定制相似性搜索 第1部分:可定制相似性搜索概述介绍第2部分:如何重新训练可定制的相似性搜索

这是我的系列博客的第三部分,关于在SAP Leonard机器学习基金会中重新培训您自己的可定制相似性搜索

第1部分:可定制相似性搜索概述介绍第2部分:如何重新训练可定制的相似性搜索?第3部分:如何推断可定制的相似性搜索?(本博客)第4部分:将这些部分放在一起为客户创建FaceID解决方案

在这一部分中,我们将学习如何推断您自己的可定制相似性搜索,这已经在第2部分中进行了培训和部署。

可定制相似性搜索的推断服务可以在您的服务密钥中找到,云服务器案例,上海云服务器,密钥为"NN\u Search\u URL"。

在我的例子中,云数据库方案,"NN\u SEARCH\u URL":https://mlftrial-nn-search.cfapps.eu10.hana.ondemand.com/api/v2/tabular/ann"

在浏览器上打开此url,显示如下:

文本:例如,输入人脸特征向量以查找重新训练索引中的最近邻居。[{"id":"v0","vector":[-0.09959717094898224,0.08119359612464905…]}

选项:

{"top_n":5,"search_k":100}

查找前5个最近邻,在索引树中搜索100。

结果,一个成功的推理响应将返回前5个最近邻以及模型中的距离和索引。如前所述,云数据库是,这里的距离不是人类可以理解的,用户数据存储,因此,要得到人类可以理解的结果,您应该将输入的预训练相似度评分称为人脸特征向量和最近邻的相似度评分。

总之,现在您已经学会了如何用自己的方法训练和推理一个可定制的相似度搜索数据集。在下一篇博客(第4部分)中,让我们一起创建一个FaceID解决方案,该解决方案可以用于零售店用他们的脸来识别店内的客户,或者为客户和员工启用FaceID登录到您的移动应用程序。请继续关注。

当前网址:http://www.vmchk.com/app/2021/0402/69592.html

 
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