Bakal Neural Structured Learning (NSL) ditrapake kanggo kasus akeh gambar kucing lan asu ngasilake gambar anyar adhedhasar gambar sing wis ana?
Neural Structured Learning (NSL) minangka kerangka pembelajaran mesin sing dikembangake dening Google sing ngidini kanggo latihan jaringan saraf nggunakake sinyal terstruktur saliyane input fitur standar. Framework iki utamané migunani ing skenario ngendi data duwe struktur gawan sing bisa leveraged kanggo nambah kinerja model. Ing konteks gadhah
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow, Ringkesan kerangka Sinau Struktur Neural
Apa bisa nggunakake maneh set latihan kanthi iteratif lan apa pengaruhe ing kinerja model sing dilatih?
Nggunakake ulang set latihan ing machine learning minangka praktik umum sing bisa nduwe pengaruh sing signifikan marang kinerja model sing dilatih. Kanthi bola-bali nggunakake data latihan sing padha, model bisa sinau saka kesalahane lan nambah kemampuan prediksi. Nanging, iku penting kanggo ngerti kaluwihan lan cacat potensial saka
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa ukuran kumpulan sing disaranake kanggo nglatih model pembelajaran sing jero?
Ukuran kumpulan sing disaranake kanggo nglatih model pembelajaran jero gumantung saka macem-macem faktor kayata sumber daya komputasi sing kasedhiya, kerumitan model, lan ukuran set data. Umumé, ukuran batch minangka hyperparameter sing nemtokake jumlah sampel sing diproses sadurunge paramèter model dianyari sajrone latihan.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Maju kanthi sinau jero, Analisis model, Review ujian
Napa metrik mundhut validasi penting nalika ngevaluasi kinerja model?
Metrik mundhut validasi nduweni peran penting kanggo ngevaluasi kinerja model ing bidang pembelajaran jero. Iki menehi wawasan sing penting babagan kepriye kinerja model ing data sing ora katon, mbantu para peneliti lan praktisi nggawe keputusan sing tepat babagan pilihan model, tuning hyperparameter, lan kemampuan generalisasi. Kanthi ngawasi mundhut validasi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Papan Tensor, Nganalisis model nganggo TensorBoard, Review ujian
Apa tujuane ngacak set data sadurunge dibagi dadi set latihan lan tes?
Ngacak set data sadurunge dipérang dadi set latihan lan tes dadi tujuan sing penting ing bidang pembelajaran mesin, utamane nalika ngetrapake algoritma tetanggan K sing paling cedhak. Proses iki njamin yen data kasebut kanthi acak, sing penting kanggo entuk evaluasi kinerja model sing ora bias lan dipercaya. Alesan utama kanggo shuffling ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Ndhaptar algoritma tetanggan K cedhak dhewe, Review ujian
Apa koefisien determinasi (R-kuadrat) diukur ing konteks asumsi pengujian?
Koefisien determinasi, uga dikenal minangka R-kuadrat, minangka ukuran statistik sing digunakake ing konteks pangujian asumsi ing machine learning. Iki menehi wawasan sing penting babagan kabecikan saka model regresi lan mbantu ngevaluasi proporsi varians ing variabel gumantung sing bisa diterangake dening variabel bebas.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Asumsi pangujian, Review ujian
Napa penting kanggo milih algoritma lan paramèter sing bener ing latihan lan tes regresi?
Milih algoritma lan paramèter sing tepat ing latihan lan tes regresi iku penting banget ing bidang Artificial Intelligence lan Machine Learning. Regresi minangka teknik sinau sing diawasi sing digunakake kanggo model hubungan antarane variabel terikat lan siji utawa luwih variabel bebas. Iki digunakake kanthi akeh kanggo tugas prediksi lan ramalan. Ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Regression, Latihan lan tes regresi, Review ujian
Apa telung asumsi potensial sing bisa dilanggar nalika ana masalah karo kinerja model kanggo bisnis, miturut ML Insights Triangle?
ML Insights Triangle minangka kerangka sing mbantu ngenali asumsi potensial sing bisa dilanggar nalika ana masalah karo kinerja model kanggo bisnis. Kerangka iki, ing bidang Artificial Intelligence, khusus ing konteks TensorFlow Fundamentals lan TensorFlow Extended (TFX), fokus ing persimpangan pemahaman model lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Pangerten model lan realitas bisnis, Review ujian
Napa normalisasi data penting ing masalah regresi lan kepiye carane nambah kinerja model?
Normalisasi data minangka langkah penting ing masalah regresi, amarga nduweni peran penting kanggo ningkatake kinerja model. Ing konteks iki, normalisasi nuduhake proses skala fitur input menyang kisaran sing konsisten. Kanthi mengkono, kita mesthekake yen kabeh fitur duwe timbangan padha, kang ngalangi fitur tartamtu saka dominasi ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ing Google Colaboratory, Nggunakake TensorFlow kanggo ngatasi masalah regresi, Review ujian
Kepiye underfitting beda karo overfitting ing babagan kinerja model?
Underfitting lan overfitting minangka rong masalah umum ing model pembelajaran mesin sing bisa nyebabake kinerja. Ing babagan kinerja model, underfitting dumadi nalika model gampang banget kanggo njupuk pola dhasar ing data, nyebabake akurasi prediksi sing kurang. Ing sisih liya, overfitting kedadeyan nalika model dadi rumit banget
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 2, Review ujian
- 1
- 2