Apa iku vektor dhukungan?
Vektor dhukungan minangka konsep dhasar ing bidang pembelajaran mesin, khusus ing area mesin vektor dhukungan (SVM). SVM minangka kelas algoritma pembelajaran sing diawasi sing akeh digunakake kanggo tugas klasifikasi lan regresi. Konsep vektor support mbentuk basis saka carane SVMs bisa lan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa wit keputusan?
Wit keputusan minangka algoritma pembelajaran mesin sing kuat lan akeh digunakake sing dirancang kanggo ngatasi masalah klasifikasi lan regresi. Iki minangka perwakilan grafis saka sakumpulan aturan sing digunakake kanggo nggawe keputusan adhedhasar fitur utawa atribut saka set data sing diwenehake. Wit kaputusan utamané migunani ing kahanan ngendi data
Apa algoritma tetanggan K sing paling cedhak cocog kanggo mbangun model pembelajaran mesin sing bisa dilatih?
Algoritma K tetanggan paling cedhak (KNN) pancen cocok kanggo mbangun model pembelajaran mesin sing bisa dilatih. KNN minangka algoritma non-parametrik sing bisa digunakake kanggo tugas klasifikasi lan regresi. Iki minangka jinis sinau adhedhasar conto, ing ngendi kedadeyan anyar diklasifikasikake adhedhasar mirip karo kedadeyan sing ana ing data latihan. KNN
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, K aplikasi tangga teparo paling cedhak
Kepiye carane sampeyan bisa ngevaluasi kinerja model pembelajaran jero sing dilatih?
Kanggo ngevaluasi kinerja model pembelajaran jero sing dilatih, sawetara metrik lan teknik bisa digunakake. Cara evaluasi iki ngidini peneliti lan praktisi kanggo netepake efektifitas lan akurasi model, menehi wawasan sing penting babagan kinerja lan area potensial kanggo perbaikan. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah macem-macem teknik evaluasi sing umum digunakake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Pambuka, Sinau jero karo Python, TensorFlow lan Keras, Review ujian
Apa peran vektor dhukungan ing Mesin Vektor Dhukungan (SVM)?
Dhukungan Vector Machines (SVM) minangka algoritma machine learning populer sing akeh digunakake kanggo tugas klasifikasi lan regresi. Iki adhedhasar konsep nemokake hyperplane optimal sing misahake titik data menyang kelas sing beda. Peranan vektor support ing SVM wigati kanggo nemtokake hyperplane optimal iki. Ing SVM, dhukungan
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Mesin vektor dhukungan, Dhukungan dhasar mesin vektor, Review ujian
Apa tantangan utama algoritma K tetanggan paling cedhak lan carane bisa ditangani?
Algoritma K tetanggan paling cedhak (KNN) minangka algoritma pembelajaran mesin sing populer lan akeh digunakake sing kalebu ing kategori sinau sing diawasi. Iki minangka algoritma non-parametrik, tegese ora nggawe asumsi babagan distribusi data sing ndasari. KNN utamané digunakake kanggo tugas klasifikasi, nanging uga bisa diadaptasi kanggo regresi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Pemrograman duwe algoritma tetanggan K sing paling cedhak, Review ujian
Apa tujuan algoritma K tetanggan (KNN) ing machine learning?
Algoritma K tetanggan paling cedhak (KNN) minangka algoritma sing akeh digunakake lan dhasar ing bidang pembelajaran mesin. Iki minangka metode non-parametrik sing bisa digunakake kanggo tugas klasifikasi lan regresi. Tujuan utama algoritma KNN yaiku kanggo prédhiksi kelas utawa nilai saka titik data tartamtu kanthi nemokake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Nemtokake algoritma tanggi K sing paling cedhak, Review ujian
Apa sawetara akurasi prediksi khas sing digayuh dening algoritma tetanggan K sing paling cedhak ing conto nyata?
Algoritma K near neighbors (KNN) minangka teknik pembelajaran mesin sing akeh digunakake kanggo tugas klasifikasi lan regresi. Iki minangka cara non-parametrik sing nggawe prediksi adhedhasar persamaan titik data input menyang tetanggan sing paling cedhak ing set data latihan. Akurasi prediksi algoritma KNN bisa beda-beda gumantung saka macem-macem faktor
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, K aplikasi tangga teparo paling cedhak, Review ujian
Kepiye cara ngitung kesalahan kuadrat kanggo nemtokake akurasi garis sing paling pas?
Kesalahan kuadrat minangka metrik sing umum digunakake kanggo nemtokake akurasi garis sing paling pas ing bidang pembelajaran mesin. Iki ngitung bedane antarane nilai sing diprediksi lan nilai nyata ing dataset. Kanthi ngetung kesalahan kuadrat, kita bisa netepake kepiye garis pas paling apik nggambarake dhasar kasebut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python, Sinau mesin pemrograman, Pemrograman R kothak, Review ujian
Carane kita bisa pickle classifier dilatih ing Python nggunakake modul 'pickle'?
Kanggo pickle classifier dilatih ing Python nggunakake modul 'pickle', kita bisa tindakake sawetara langkah prasaja. Pickling ngidini kita kanggo serialize obyek lan nyimpen menyang file, kang banjur bisa dimuat lan digunakake mengko. Iki migunani banget yen kita pengin nyimpen model pembelajaran mesin sing dilatih, kayata
- 1
- 2