Kepiye carane bisa ndeteksi bias ing pembelajaran mesin lan kepiye carane bisa nyegah bias kasebut?
Ndeteksi bias ing model pembelajaran mesin minangka aspek penting kanggo njamin sistem AI sing adil lan etis. Bias bisa muncul saka macem-macem tahapan pipeline machine learning, kalebu pengumpulan data, preprocessing, pilihan fitur, pelatihan model, lan penyebaran. Ndeteksi bias kalebu kombinasi analisis statistik, kawruh domain, lan pamikiran kritis. Ing respon iki, kita
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa ukuran batch, jaman lan ukuran dataset kabeh hiperparameter?
Ukuran batch, jaman, lan ukuran set data pancen minangka aspek penting ing pembelajaran mesin lan biasane diarani hiperparameter. Kanggo mangerteni konsep iki, ayo goleki saben istilah kanthi individu. Ukuran kumpulan: Ukuran kumpulan minangka hyperparameter sing nemtokake jumlah conto sing diproses sadurunge bobot model dianyari sajrone latihan. Iku muter
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa TensorBoard bisa digunakake online?
Ya, siji bisa nggunakake TensorBoard online kanggo nggambarake model pembelajaran mesin. TensorBoard minangka alat visualisasi sing kuat sing dilengkapi TensorFlow, kerangka pembelajaran mesin open-source populer sing dikembangake dening Google. Iki ngidini sampeyan nglacak lan nggambarake macem-macem aspek model pembelajaran mesin, kayata grafik model, metrik latihan, lan embeddings. Kanthi nggambarake iki
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, TensorBoard kanggo visualisasi model
Ing endi bisa nemokake set data Iris sing digunakake ing conto kasebut?
Kanggo nemokake dataset Iris sing digunakake ing conto, sampeyan bisa ngakses liwat Repositori Pembelajaran Mesin UCI. Dataset Iris minangka set data sing umum digunakake ing bidang pembelajaran mesin kanggo tugas klasifikasi, utamane ing konteks pendhidhikan amarga kesederhanaan lan efektifitas kanggo nuduhake macem-macem algoritma pembelajaran mesin. Mesin UCI
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prakiraan polos lan sederhana
Apa model Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) minangka jinis model intelijen buatan sing nggunakake pembelajaran tanpa pengawasan kanggo mangerteni lan ngasilake teks kaya manungsa. Model GPT wis dilatih kanggo data teks sing akeh banget lan bisa disetel kanggo tugas tartamtu kayata nggawe teks, terjemahan, ringkesan, lan mangsuli pitakon. Ing konteks machine learning, utamané ing
Apa Python perlu kanggo Machine Learning?
Python minangka basa pamrograman sing akeh digunakake ing bidang Machine Learning (ML) amarga kesederhanaan, versatility, lan kasedhiyan akeh perpustakaan lan kerangka kerja sing ndhukung tugas ML. Nalika ora dadi syarat kanggo nggunakake Python kanggo ML, cukup dianjurake lan disenengi dening akeh praktisi lan peneliti ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa model sing ora diawasi mbutuhake latihan sanajan ora ana data sing diwenehi label?
Model pembelajaran mesin sing ora diawasi ora mbutuhake data berlabel kanggo latihan amarga tujuane nemokake pola lan hubungan ing data tanpa label sing wis ditemtokake. Senadyan pamulangan tanpa pengawasan ora nggunakake data berlabel, model kasebut isih kudu ngalami proses latihan kanggo sinau struktur dhasar data.
Apa sawetara conto sinau semi-supervised?
Pembelajaran semi-supervised yaiku paradigma pembelajaran mesin sing ana ing antarane pembelajaran sing diawasi (ing ngendi kabeh data diwenehi label) lan pembelajaran tanpa pengawasan (sing ora ana data sing dilabeli). Ing learning semi-supervised, algoritma sinau saka kombinasi saka jumlah cilik saka data labeled lan jumlah gedhe saka data unlabeled. Pendekatan iki utamané migunani nalika entuk
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Kepiye carane ngerti yen nggunakake latihan sing diawasi lan ora diawasi?
Pembelajaran sing diawasi lan ora diawasi minangka rong jinis paradigma pembelajaran mesin dhasar sing nduweni tujuan sing beda adhedhasar sifat data lan tujuan tugas sing ditindakake. Pangerten nalika nggunakake latihan sing diawasi lan latihan sing ora diawasi iku penting banget kanggo ngrancang model pembelajaran mesin sing efektif. Pilihan antarane loro pendekatan iki gumantung
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Kepiye carane ngerti yen model wis dilatih kanthi bener? Apa akurasi minangka indikator utama lan kudu luwih saka 90%?
Nemtokake manawa model pembelajaran mesin wis dilatih kanthi bener minangka aspek kritis ing proses pangembangan model. Nalika akurasi minangka metrik penting (utawa malah metrik kunci) kanggo ngevaluasi kinerja model, iku ora mung indikator model sing dilatih kanthi apik. Entuk akurasi ing ndhuwur 90% ora universal
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin