Kepiye carane ngerti yen model wis dilatih kanthi bener? Apa akurasi minangka indikator utama lan kudu luwih saka 90%?
Nemtokake manawa model pembelajaran mesin wis dilatih kanthi bener minangka aspek kritis ing proses pangembangan model. Nalika akurasi minangka metrik penting (utawa malah metrik kunci) kanggo ngevaluasi kinerja model, iku ora mung indikator model sing dilatih kanthi apik. Entuk akurasi ing ndhuwur 90% ora universal
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa nguji model ML marang data sing bisa digunakake sadurunge ing latihan model minangka tahap evaluasi sing tepat ing machine learning?
Tahap evaluasi ing machine learning minangka langkah kritis sing kalebu nguji model marang data kanggo netepake kinerja lan efektifitas. Nalika ngevaluasi model, umume dianjurake kanggo nggunakake data sing durung katon model sajrone tahap latihan. Iki mbantu njamin asil evaluasi sing ora bias lan dipercaya.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa inferensi minangka bagean saka latihan model tinimbang prediksi?
Ing lapangan machine learning, khusus ing konteks Google Cloud Machine Learning, statement "Inferensi minangka bagean saka latihan model tinimbang prediksi" ora sakabehe akurat. Inferensi lan prediksi minangka tahapan sing beda-beda ing pipeline machine learning, saben duwe tujuan sing beda lan kedadeyan ing titik sing beda ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Algoritma ML endi sing cocog kanggo nglatih model kanggo perbandingan dokumen data?
Salah sawijining algoritma sing cocog kanggo nglatih model perbandingan dokumen data yaiku algoritma persamaan kosinus. Persamaan kosinus minangka ukuran kamiripan antarane rong vektor non-nol saka ruang produk njero sing ngukur kosinus sudut ing antarane. Ing konteks perbandingan dokumen, digunakake kanggo nemtokake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apa bedane utama ing loading lan latihan dataset Iris antarane Tensorflow 1 lan Tensorflow 2 versi?
Kode asli sing disedhiyakake kanggo mbukak lan nglatih dataset iris dirancang kanggo TensorFlow 1 lan bisa uga ora bisa digunakake karo TensorFlow 2. Beda iki muncul amarga owah-owahan tartamtu lan nganyari sing dikenalake ing versi TensorFlow sing luwih anyar iki, sing bakal dibahas kanthi rinci ing sabanjure. topik sing bakal langsung ana hubungane karo TensorFlow
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prakiraan polos lan sederhana
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.
Kepiye carane nggawe model ing Google Cloud Machine Learning?
Kanggo mbangun model ing Google Cloud Machine Learning Engine, sampeyan kudu ngetutake alur kerja terstruktur sing kalebu macem-macem komponen. Komponen kasebut kalebu nyiapake data, nemtokake model sampeyan, lan nglatih. Ayo njelajah saben langkah kanthi luwih rinci. 1. Nyiapake Data: Sadurunge nggawe model, iku penting kanggo nyiyapake Panjenengan
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 bobot lan bias ing AI?
Bobot lan bias minangka konsep dhasar ing bidang intelijen buatan, khusus ing domain pembelajaran mesin. Dheweke duwe peran penting ing latihan lan fungsi model pembelajaran mesin. Ing ngisor iki panjelasan lengkap babagan bobot lan bias, njelajah pentinge lan cara digunakake ing konteks mesin.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa definisi model ing machine learning?
Model ing machine learning nuduhake perwakilan matematika utawa algoritma sing dilatih ing dataset kanggo nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram kanthi jelas. Iki minangka konsep dhasar ing bidang intelijen buatan lan nduwe peran penting ing macem-macem aplikasi, wiwit saka pangenalan gambar nganti pangolahan basa alami. Ing