Apa sawetara conto sinau semi-supervised?
Pembelajaran semi-supervised yaiku paradigma pembelajaran mesin sing ana ing antarane pembelajaran sing diawasi (ing ngendi kabeh data diwenehi label) lan pembelajaran tanpa pengawasan (sing ora ana data sing dilabeli). Ing learning semi-supervised, algoritma sinau saka kombinasi saka jumlah cilik saka data labeled lan jumlah gedhe saka data unlabeled. Pendekatan iki utamané migunani nalika entuk
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Kepiye informasi poligon wates bisa digunakake saliyane fitur deteksi landmark?
Informasi poligon wates sing diwenehake dening Google Vision API saliyane fitur deteksi landmark bisa digunakake kanthi macem-macem cara kanggo nambah pangerten lan analisis gambar. Informasi iki, sing kasusun saka koordinat saka vertex saka poligon wates, nawakake wawasan terkenal sing bisa leveraged kanggo macem-macem tujuan.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, API Visi Google EITC/AI/GVAPI, Pangerten gambar majeng, Ndeteksi tengara, Review ujian
Napa jaringan syaraf jero diarani jero?
Jaringan syaraf jero diarani "jero" amarga pirang-pirang lapisan, tinimbang jumlah simpul. Istilah "jero" nuduhake ambane jaringan, sing ditemtokake dening jumlah lapisan sing diduweni. Saben lapisan kasusun saka sakumpulan simpul, uga dikenal minangka neuron, sing nindakake komputasi ing input
Kepiye carane vektor siji-panas digunakake kanggo makili label kelas ing CNN?
Vektor siji-panas umume digunakake kanggo makili label kelas ing jaringan saraf convolutional (CNN). Ing bidang Artificial Intelligence iki, CNN minangka model pembelajaran jero sing dirancang khusus kanggo tugas klasifikasi gambar. Kanggo mangerteni carane vektor siji-panas digunakake ing CNN, kita kudu ngerti konsep label kelas lan perwakilan.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Jaringan saraf konvolusi (CNN), Introduksi kanggo Convnet karo Pytorch, Review ujian
Apa langkah-langkah dhasar sing ana ing jaringan saraf konvolusional (CNN)?
Convolutional Neural Networks (CNNs) minangka jinis model pembelajaran jero sing wis akeh digunakake kanggo macem-macem tugas visi komputer kayata klasifikasi gambar, deteksi obyek, lan segmentasi gambar. Ing lapangan sinau iki, CNN wis kabukten efektif banget amarga kemampuane kanthi otomatis sinau lan ngekstrak fitur sing migunani saka gambar.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Jaringan saraf konvensional (CNN), Pambuka jaringan saraf convolional (CNN), Review ujian
Kepiye carane bisa ngevaluasi kinerja model CNN kanggo ngenali asu mungsuh kucing, lan apa akurasi 85% nuduhake ing konteks iki?
Kanggo ngevaluasi kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) ing ngenali asu lawan kucing, sawetara metrik bisa digunakake. Siji metrik umum yaiku akurasi, sing ngukur proporsi gambar sing diklasifikasikake kanthi bener saka jumlah total gambar sing dievaluasi. Ing konteks iki, akurasi 85% nuduhake manawa model kasebut diidentifikasi kanthi bener
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Nggunakake jaringan, Review ujian
Apa komponen utama model jaringan saraf convolutional (CNN) sing digunakake ing tugas klasifikasi gambar?
Convolutional neural network (CNN) minangka jinis model pembelajaran jero sing akeh digunakake kanggo tugas klasifikasi gambar. CNN wis kabukten efektif banget kanggo nganalisa data visual lan wis entuk kinerja canggih ing macem-macem tugas visi komputer. Komponen utama model CNN sing digunakake ing tugas klasifikasi gambar yaiku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Nggunakake jaringan, Review ujian
Apa tujuane nggambarake gambar lan klasifikasi ing konteks ngenali asu lawan kucing nggunakake jaringan saraf convolutional?
Visualisasi gambar lan klasifikasi ing konteks ngenali asu mungsuh kucing nggunakake jaringan syaraf convolutional serves sawetara tujuan penting. Proses iki ora mung mbantu ngerti cara kerja jaringan, nanging uga mbantu ngevaluasi kinerja, ngenali masalah potensial, lan entuk wawasan babagan perwakilan sing wis dipelajari. Salah siji saka
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Nggunakake jaringan, Review ujian
Apa pentinge tingkat sinau ing konteks latihan CNN kanggo ngenali asu vs kucing?
Tingkat sinau nduweni peran penting kanggo nglatih Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN) kanggo ngenali asu vs kucing. Ing konteks sinau jero karo TensorFlow, tingkat sinau nemtokake ukuran langkah ing ngendi model nyetel paramèter sajrone proses optimasi. Iki minangka hyperparameter sing kudu dipilih kanthi teliti
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Mbangun jaringan, Review ujian
Kepiye ukuran lapisan input ditetepake ing CNN kanggo ngenali asu vs kucing?
Ukuran lapisan input ing Convolutional Neural Network (CNN) kanggo ngenali asu vs kucing ditemtokake dening ukuran gambar sing digunakake minangka input menyang jaringan. Kanggo mangerteni carane ukuran lapisan input ditetepake, iku penting kanggo duwe pangerten dhasar saka struktur lan fungsi saka