Apa serangan wektu?
Serangan wektu minangka jinis serangan saluran sisih ing ranah cybersecurity sing ngeksploitasi variasi ing wektu sing ditindakake kanggo nglakokake algoritma kriptografi. Kanthi nganalisa beda wektu kasebut, panyerang bisa nyimpulake informasi sensitif babagan kunci kriptografi sing digunakake. Bentuk serangan iki bisa kompromi keamanan sistem sing gumantung
Apa sawetara conto saiki server panyimpenan sing ora dipercaya?
Server panyimpenan sing ora dipercaya nyebabake ancaman sing signifikan ing jagad cybersecurity, amarga bisa kompromi kerahasiaan, integritas, lan kasedhiyan data sing disimpen. Server-server iki biasane ditondoi kanthi kurang langkah-langkah keamanan sing tepat, nggawe dheweke rentan marang macem-macem jinis serangan lan akses sing ora sah. Iku wigati kanggo organisasi lan
- Published in Cybersecurity, Keamanan Sistem Komputer Lanjut EITC/IS/ACSS, Keamanan panyimpenan, Server panyimpenan sing ora dipercaya
Apa peran tandha lan kunci umum ing keamanan komunikasi?
Ing keamanan olahpesen, konsep teken lan kunci umum nduweni peran penting kanggo njamin integritas, keaslian, lan rahasia pesen sing diijolke antarane entitas. Komponen kriptografi iki minangka dhasar kanggo ngamanake protokol komunikasi lan akeh digunakake ing macem-macem mekanisme keamanan kayata tanda tangan digital, enkripsi, lan protokol pertukaran kunci. A teken ing pesen
- Published in Cybersecurity, Keamanan Sistem Komputer Lanjut EITC/IS/ACSS, Pesen, Keamanan pesen
Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
Ing dunyo Artificial Intelligence (AI) lan machine learning, pilihan algoritma sing cocog penting banget kanggo sukses proyek apa wae. Nalika algoritma sing dipilih ora cocok kanggo tugas tartamtu, bisa nyebabake asil suboptimal, tambah biaya komputasi, lan panggunaan sumber daya sing ora efisien. Mulane, iku penting kanggo duwe
Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
Kanggo nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing tepat kanggo nggambarake representasi tembung minangka vektor, kita kudu nyelidiki konsep dhasar embeddings tembung lan aplikasi ing jaringan saraf. Embeddings tembung minangka representasi vektor padhet saka tembung ing ruang vektor sing terus-terusan sing njupuk hubungan semantik antarane tembung. Embeddings iki
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Ringkesan kerangka Sinau Struktur Neural
Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
Max pooling minangka operasi kritis ing Convolutional Neural Networks (CNNs) sing nduweni peran penting ing ekstraksi fitur lan pengurangan dimensi. Ing konteks tugas klasifikasi gambar, max pooling diterapake sawise lapisan convolutional kanggo downsample peta fitur, sing mbantu nahan fitur penting nalika ngurangi kerumitan komputasi. Tujuan utama
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nggunakake TensorFlow kanggo ngelasake gambar sandhangan
Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
Ekstraksi fitur minangka langkah penting ing proses jaringan saraf convolutional (CNN) sing ditrapake kanggo tugas pangenalan gambar. Ing CNN, proses ekstraksi fitur kalebu ekstraksi fitur sing migunani saka gambar input kanggo nggampangake klasifikasi sing akurat. Proses iki penting amarga nilai piksel mentah saka gambar ora cocok langsung kanggo tugas klasifikasi. Miturut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nggunakake TensorFlow kanggo ngelasake gambar sandhangan
Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
Ing ranah model machine learning sing mlaku ing TensorFlow.js, panggunaan fungsi pembelajaran asinkron dudu kabutuhan mutlak, nanging bisa ningkatake kinerja lan efisiensi model kasebut kanthi signifikan. Fungsi pembelajaran asinkron nduweni peran penting kanggo ngoptimalake proses latihan model pembelajaran mesin kanthi ngidini komputasi bisa ditindakake.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Mbangun jaringan saraf kanggo nindakake klasifikasi
Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, minangka langkah penting ing tugas Pemrosesan Basa Alam (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi.
Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
TensorFlow Keras Tokenizer API pancen bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing kalebu ngrusak teks dadi unit sing luwih cilik, biasane tembung utawa subword, kanggo nggampangake proses luwih lanjut. API Tokenizer ing TensorFlow ngidini tokenisasi efisien
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pangolahan Bahasa Alami nganggo TensorFlow, Tokenisasi