Kepiye carane nggawe algoritma sinau adhedhasar data sing ora katon?
Proses nggawe algoritma sinau adhedhasar data sing ora katon kalebu sawetara langkah lan pertimbangan. Kanggo ngembangake algoritma kanggo tujuan iki, perlu kanggo mangerteni sifat data sing ora katon lan carane bisa digunakake ing tugas pembelajaran mesin. Ayo nerangake pendekatan algoritma kanggo nggawe algoritma sinau adhedhasar
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala
Apa langkah-langkah sing dibutuhake kanggo nyiapake data kanggo latihan model RNN kanggo prédhiksi rega Litecoin ing mangsa ngarep?
Kanggo nyiapake data kanggo latihan model jaringan saraf ambalan (RNN) kanggo prédhiksi rega Litecoin ing mangsa ngarep, sawetara langkah sing perlu ditindakake. Langkah-langkah kasebut kalebu nglumpukake data, preprocessing data, rekayasa fitur, lan pamisah data kanggo tujuan latihan lan uji coba. Ing jawaban iki, kita bakal nliti saben langkah kanthi rinci
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Jaringan saraf berulang, Pambuka RNN sing diprediksi Cryptocurrency, Review ujian
Kepiye data donya nyata beda karo set data sing digunakake ing tutorial?
Data ing donya nyata bisa beda-beda saka set data sing digunakake ing tutorial, utamane ing bidang intelijen buatan, khusus sinau jero karo TensorFlow lan jaringan saraf convolutional 3D (CNN) kanggo deteksi kanker paru-paru ing kompetisi Kaggle. Nalika tutorial asring nyedhiyakake set data sing disederhanakake lan dikurasi kanggo tujuan didaktik, data donya nyata biasane luwih rumit lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Jaringan saraf 3D convolional kanthi kompetisi deteksi kanker paru-paru Kaggle, Pambuka, Review ujian
Kepiye carane data non-numerik bisa ditangani ing algoritma pembelajaran mesin?
Nangani data non-numerik ing algoritma pembelajaran mesin minangka tugas sing penting kanggo ngekstrak wawasan sing migunani lan nggawe prediksi sing akurat. Nalika akeh algoritma machine learning dirancang kanggo nangani data numerik, ana sawetara teknik sing kasedhiya kanggo preprocess lan ngowahi data non-numerik dadi format sing cocog kanggo analisis. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Clustering, k-liya lan shift tegese, Nangani data sing ora angka, Review ujian
Apa tujuane milih fitur lan teknik ing machine learning?
Pilihan fitur lan teknik minangka langkah penting ing proses ngembangake model pembelajaran mesin, utamane ing bidang intelijen buatan. Langkah-langkah kasebut kalebu ngenali lan milih fitur sing paling relevan saka dataset sing diwenehake, uga nggawe fitur anyar sing bisa nambah daya prediksi model kasebut. Tujuan fitur
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, K aplikasi tangga teparo paling cedhak, Review ujian
Apa tujuane pas klasifikasi ing latihan regresi lan testing?
Nempatake klasifikasi ing latihan lan tes regresi dadi tujuan sing penting ing bidang Kecerdasan Buatan lan Pembelajaran Mesin. Tujuan utama regresi yaiku kanggo prédhiksi nilai numerik sing terus-terusan adhedhasar fitur input. Nanging, ana skenario ing ngendi kita kudu nggolongake data menyang kategori diskret tinimbang prédhiksi nilai sing terus-terusan.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Regression, Latihan lan tes regresi, Review ujian
Kepiye komponen Transform njamin konsistensi antarane latihan lan lingkungan porsi?
Komponen Transform nduweni peran penting kanggo njamin konsistensi ing antarane latihan lan nglayani lingkungan ing bidang Artificial Intelligence. Iki minangka bagean integral saka kerangka kerja TensorFlow Extended (TFX), sing fokus ing mbangun pipeline machine learning sing bisa diukur lan siap produksi. Komponen Transform tanggung jawab kanggo preprocessing data lan rekayasa fitur, yaiku
Apa sawetara cara sing bisa ditindakake kanggo nambah akurasi model ing TensorFlow?
Ngapikake akurasi model ing TensorFlow bisa dadi tugas rumit sing mbutuhake pertimbangan sing ati-ati saka macem-macem faktor. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah sawetara cara kanggo nambah akurasi model ing TensorFlow, fokus ing API tingkat dhuwur lan Techniques kanggo mbangun lan nyaring model. 1. Preprocessing data: Salah siji langkah dhasar
Napa penting kanggo ngolah lan ngowahi data sadurunge dipakani dadi model pembelajaran mesin?
Preprocessing lan ngowahi data sadurunge dipakani menyang model machine learning iku penting kanggo sawetara alasan. Proses kasebut mbantu ningkatake kualitas data, ningkatake kinerja model, lan njamin prediksi sing akurat lan dipercaya. Ing panjelasan iki, kita bakal nliti pentinge preprocessing lan ngowahi data ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, API tingkat dhuwur TensorFlow, Dadi luwih jero ing data lan fitur, Review ujian
Apa sing bakal dibahas ing video sabanjure seri iki?
Video sabanjure ing seri "Artificial Intelligence - TensorFlow Fundamentals - TensorFlow in Google Colaboratory - Miwiti TensorFlow ing Google Colaboratory" bakal nyakup topik preprocessing data lan rekayasa fitur ing TensorFlow. Video iki bakal nliti langkah-langkah penting sing dibutuhake kanggo nyiyapake lan ngowahi data mentah dadi format sing cocog
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ing Google Colaboratory, Miwiti TensorFlow ing Google Colaboratory, Review ujian
- 1
- 2