Apa mundhut metu saka sampel mundhut validasi?
Ing babagan sinau jero, utamane ing konteks evaluasi model lan penilaian kinerja, bedane antarane mundhut metu saka sampel lan mundhut validasi nduweni teges sing paling penting. Pangertosan konsep-konsep kasebut penting banget kanggo para praktisi sing ngarahake kanggo mangerteni khasiat lan kemampuan generalisasi model pembelajaran sing jero. Kanggo nliti seluk-beluk istilah kasebut,
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
Algoritma machine learning bisa sinau kanggo prédhiksi utawa klasifikasi data anyar sing ora katon. Apa desain model prediktif saka data sing ora diwenehi label?
Desain model prediktif kanggo data tanpa label ing machine learning kalebu sawetara langkah lan pertimbangan utama. Data tanpa label nuduhake data sing ora duwe label utawa kategori target sing wis ditemtokake. Tujuane kanggo ngembangake model sing bisa prédhiksi utawa klasifikasi data anyar sing ora katon adhedhasar pola lan hubungan sing disinaoni saka data sing kasedhiya.
Napa evaluasi 80% kanggo latihan lan 20% kanggo evaluasi nanging ora sebaliknya?
Alokasi 80% bobot kanggo latihan lan 20% bobot kanggo ngevaluasi ing konteks machine learning minangka keputusan strategis adhedhasar sawetara faktor. Distribusi iki nduweni tujuan kanggo nggawe keseimbangan antarane ngoptimalake proses pembelajaran lan njamin evaluasi sing akurat babagan kinerja model kasebut. Ing respon iki, kita bakal nliti alasan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa tujuane misahake data dadi latihan lan nguji dataset ing sinau jero?
Tujuan misahake data dadi latihan lan nguji dataset ing pembelajaran jero yaiku kanggo ngevaluasi kinerja lan kemampuan generalisasi model sing dilatih. Praktek iki penting kanggo netepake kepiye model bisa prédhiksi data sing ora katon lan supaya ora overfitting, sing kedadeyan nalika model dadi khusus banget
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Data, Dataset, Review ujian
Kepiye carane misahake potongan data minangka set out-of-sample kanggo analisis data seri wektu?
Kanggo nindakake analisis data seri wektu nggunakake teknik sinau jero kayata jaringan saraf ambalan (RNN), penting kanggo misahake potongan data minangka set out-of-sample. Set out-of-sample iki penting kanggo ngevaluasi kinerja lan kemampuan generalisasi model sing dilatih babagan data sing ora katon. Ing bidang studi iki, khusus fokus
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Jaringan saraf berulang, Normalisasi lan gawe urutan Crypto RNN, Review ujian
Apa pentinge latihan model ing dataset lan ngevaluasi kinerja ing gambar eksternal kanggo nggawe prediksi akurat babagan data anyar sing ora katon?
Nglatih model ing set data lan ngevaluasi kinerja ing gambar eksternal iku penting banget ing bidang Artificial Intelligence, utamane ing babagan Deep Learning karo Python, TensorFlow, lan Keras. Pendekatan iki nduweni peran wigati kanggo mesthekake yen model bisa nggawe prediksi akurat babagan data anyar sing ora katon. Miturut
Kepiye cara misahake data latihan dadi set latihan lan uji coba? Napa langkah iki penting?
Kanggo nglatih jaringan saraf convolutional (CNN) kanthi efektif kanggo ngenali asu vs kucing, penting kanggo misahake data latihan dadi set latihan lan uji coba. Langkah iki, sing dikenal minangka pamisah data, nduweni peran penting kanggo ngembangake model sing kuat lan dipercaya. Ing respon iki, aku bakal menehi katrangan rinci babagan carane
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Latihan jaringan, Review ujian
Kepiye kinerja model sing dilatih bisa ditaksir sajrone tes?
Evaluasi kinerja model sing dilatih sajrone tes minangka langkah penting kanggo ngevaluasi efektifitas lan linuwih model kasebut. Ing lapangan Artificial Intelligence, khususe ing Deep Learning karo TensorFlow, ana sawetara teknik lan metrik sing bisa digunakake kanggo netepake kinerja model sing dilatih sajrone tes. Iki
Kepiye akurasi model sing dilatih bisa dievaluasi nggunakake dataset testing ing TensorFlow?
Kanggo ngevaluasi akurasi model sing dilatih nggunakake dataset testing ing TensorFlow, sawetara langkah kudu ditindakake. Proses iki kalebu ngemot model sing dilatih, nyiapake data tes, lan ngitung metrik akurasi. Kaping pisanan, model sing dilatih kudu dimuat menyang lingkungan TensorFlow. Iki bisa ditindakake kanthi nggunakake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, TensorFlow, Latihan lan tes data, Review ujian