Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
Nalika nangani dataset gedhe ing machine learning, ana sawetara watesan sing kudu digatekake kanggo njamin efisiensi lan efektifitas model sing dikembangake. Watesan kasebut bisa kedadeyan saka macem-macem aspek kayata sumber daya komputasi, watesan memori, kualitas data, lan kerumitan model. Salah sawijining watesan utama kanggo nginstal dataset gedhe
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, GCP BigQuery lan mbukak data
Apa jaringan syaraf biasa bisa dibandhingake karo fungsi meh 30 milyar variabel?
Jaringan saraf biasa pancen bisa dibandhingake karo fungsi meh 30 milyar variabel. Kanggo mangerteni perbandingan iki, kita kudu nyelidiki konsep dhasar saka jaringan saraf lan implikasi saka nduwe akeh parameter ing model. Jaringan syaraf minangka kelas model pembelajaran mesin sing diilhami dening
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Pambuka, Pengantar sinau jero karo Python lan Pytorch
Apa overfitting ing machine learning lan ngapa kedadeyan kasebut?
Overfitting minangka masalah umum ing machine learning ing ngendi model nindakake kanthi apik banget ing data latihan nanging gagal kanggo generalize menyang data anyar sing ora katon. Iki kedadeyan nalika model dadi rumit banget lan wiwit ngeling-eling gangguan lan outlier ing data latihan, tinimbang sinau pola lan hubungan sing ndasari. Ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 2, Review ujian