Kepiye carane bisa miwiti nggawe model AI ing Google Cloud kanggo prediksi tanpa server ing skala?
Kanggo miwiti lelungan nggawe model intelijen buatan (AI) nggunakake Google Cloud Machine Learning kanggo prediksi tanpa server ing skala, siji kudu ngetutake pendekatan terstruktur sing nyakup sawetara langkah penting. Langkah-langkah kasebut kalebu ngerteni dhasar pembelajaran mesin, ngerteni awake dhewe karo layanan AI Google Cloud, nyiyapake lingkungan pangembangan, nyiapake lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala
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 langkah-langkah ing latihan lan prédhiksi karo model TensorFlow.js?
Latihan lan prédhiksi nganggo model TensorFlow.js kalebu sawetara langkah sing mbisakake pangembangan lan panyebaran model sinau jero ing browser. Proses iki nyakup persiapan data, nggawe model, latihan, lan prediksi. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah saben langkah kasebut kanthi rinci, menehi panjelasan lengkap babagan proses kasebut. 1. Penyusunan Data: Ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Sinau jero ing browser nganggo TensorFlow.js, Pambuka, Review ujian
Kepiye cara ngisi kamus kanggo set sepur lan tes?
Kanggo populate dictionaries kanggo Sepur lan test mranata ing konteks aplikasi dhewe K tetanggan cedhak (KNN) algoritma ing machine learning nggunakake Python, kita kudu tindakake pendekatan sistematis. Proses iki kalebu ngowahi data kita dadi format sing cocog sing bisa digunakake dening algoritma KNN. Pisanan, ayo padha ngerti
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Ndhaptar algoritma tetanggan K cedhak dhewe, Review ujian
Apa proses nambahake ramalan ing mburi dataset kanggo ramalan regresi?
Proses nambahake ramalan ing mburi dataset kanggo prakiraan regresi kalebu sawetara langkah sing tujuane ngasilake prediksi sing akurat adhedhasar data historis. Prakiraan regresi minangka teknik ing pembelajaran mesin sing ngidini kita prédhiksi nilai sing terus-terusan adhedhasar hubungan antarane variabel bebas lan gumantung. Ing konteks iki, kita
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Regression, Ramalan regresi lan prediksi, Review ujian
Napa nyiapake set data kanthi bener penting kanggo latihan model pembelajaran mesin sing efisien?
Nyiyapake dataset kanthi bener iku penting banget kanggo latihan model pembelajaran mesin sing efisien. Dataset sing disiapake kanthi apik njamin model kasebut bisa sinau kanthi efektif lan nggawe prediksi sing akurat. Proses iki kalebu sawetara langkah penting, kalebu nglumpukake data, ngresiki data, preprocessing data, lan nambah data. Kaping pisanan, pangumpulan data penting amarga menehi dhasar
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Nyiyapake set data kanggo sinau mesin, Review ujian
Apa langkah-langkah kanggo mbangun model Pembelajaran Terstruktur Neural kanggo klasifikasi dokumen?
Mbangun model Neural Structured Learning (NSL) kanggo klasifikasi dokumen mbutuhake sawetara langkah, saben penting kanggo mbangun model sing kuat lan akurat. Ing panjelasan iki, kita bakal nliti proses rinci babagan mbangun model kasebut, nyedhiyakake pangerten lengkap babagan saben langkah. Langkah 1: Persiapan Data Langkah pisanan yaiku ngumpulake lan
Kepiye pangguna bisa ngimpor data latihan menyang Tabel AutoML?
Kanggo ngimpor data latihan menyang Tabel AutoML, pangguna bisa ngetutake sawetara langkah sing kalebu nyiapake data, nggawe set data, lan ngunggah data menyang layanan Tabel AutoML. AutoML Tables minangka layanan machine learning sing disedhiyakake dening Google Cloud sing ngidini pangguna nggawe lan masang model pembelajaran mesin khusus tanpa
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Keahlian ing Learning Machine, Tabel AutoML, Review ujian
Apa langkah-langkah kanggo nyiapake data kanggo nglatih model pembelajaran mesin nggunakake perpustakaan Pandas?
Ing bidang pembelajaran mesin, persiapan data nduweni peran penting kanggo sukses nglatih model. Nalika nggunakake perpustakaan Pandas, ana sawetara langkah kanggo nyiapake data kanggo latihan model machine learning. Langkah-langkah kasebut kalebu ngemot data, ngresiki data, transformasi data, lan pamisah data. Langkah pisanan ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, AutoML Vision - bagean 1, Review ujian
- 1
- 2