Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
Proses nglatih model pembelajaran mesin kalebu mbabarake data kanthi jumlah akeh supaya bisa sinau pola lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram kanthi jelas kanggo saben skenario. Sajrone fase latihan, model pembelajaran mesin ngalami sawetara pengulangan ing ngendi nyetel paramèter internal kanggo nyilikake.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa iku classifier?
Klasifikasi ing konteks pembelajaran mesin yaiku model sing dilatih kanggo prédhiksi kategori utawa kelas titik data input sing diwenehake. Iki minangka konsep dhasar ing sinau sing diawasi, ing ngendi algoritma sinau saka data latihan sing dilabeli kanggo nggawe prediksi babagan data sing ora katon. Klasifikasi digunakake sacara ekstensif ing macem-macem aplikasi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Prediksi tanpa server ing skala
Kepiye carane ngerti yen nggunakake latihan sing diawasi lan ora diawasi?
Pembelajaran sing diawasi lan ora diawasi minangka rong jinis paradigma pembelajaran mesin dhasar sing nduweni tujuan sing beda adhedhasar sifat data lan tujuan tugas sing ditindakake. Pangerten nalika nggunakake latihan sing diawasi lan latihan sing ora diawasi iku penting banget kanggo ngrancang model pembelajaran mesin sing efektif. Pilihan antarane loro pendekatan iki gumantung
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa sing diarani mesin?
Pembelajaran mesin minangka subbidang intelijen buatan (AI) sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing ngidini komputer sinau lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram kanthi jelas. Iku alat kuat sing ngidini mesin kanggo otomatis njelasno lan kokwaca data Komplek, ngenali pola, lan nggawe pancasan informed utawa prediksi.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa data sing dilabeli?
Data berlabel, ing konteks Artificial Intelligence (AI) lan khusus ing domain Google Cloud Machine Learning, nuduhake dataset sing wis dianotasi utawa ditandhani karo label utawa kategori tartamtu. Label kasebut minangka bebener dhasar utawa referensi kanggo nglatih algoritma pembelajaran mesin. Kanthi nggandhengake titik data karo
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa machine learning bisa prédhiksi utawa nemtokake kualitas data sing digunakake?
Machine Learning, subbidang Artificial Intelligence, nduweni kemampuan kanggo prédhiksi utawa nemtokake kualitas data sing digunakake. Iki digayuh liwat macem-macem teknik lan algoritma sing ngidini mesin sinau saka data lan nggawe prediksi utawa evaluasi. Ing konteks Google Cloud Machine Learning, teknik kasebut ditrapake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa bedane antarane pendekatan pembelajaran sing diawasi, tanpa pengawasan lan penguatan?
Pembelajaran sing diawasi, ora diawasi, lan penguatan minangka telung pendekatan sing beda ing bidang pembelajaran mesin. Saben pendekatan nggunakake teknik lan algoritma sing beda kanggo ngatasi macem-macem jinis masalah lan entuk tujuan tartamtu. Ayo goleki bedane antarane pendekatan kasebut lan menehi katrangan lengkap babagan karakteristik lan aplikasi. Pembelajaran sing diawasi minangka jinis
Apa ML?
Machine Learning (ML) minangka subbidang Artificial Intelligence (AI) sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing ngidini komputer sinau lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram sacara eksplisit. Algoritma ML dirancang kanggo nganalisa lan napsirake pola lan hubungan sing rumit ing data, banjur nggunakake kawruh iki kanggo nggawe informasi.
Apa algoritma umum kanggo nemtokake masalah ing ML?
Nemtokake masalah ing machine learning (ML) kalebu pendekatan sistematis kanggo ngrumusake tugas ing tangan kanthi cara sing bisa ditangani kanthi nggunakake teknik ML. Proses iki penting amarga nggawe dhasar kanggo kabeh pipa ML, saka koleksi data nganti latihan model lan evaluasi. Ing jawaban iki, kita bakal njelaske nganggo bentuk garis
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Pambuka, Apa sing diarani mesin
Apa tujuane ngasilake conto latihan ing konteks latihan jaringan saraf kanggo main game?
Tujuan ngasilake conto latihan ing konteks latihan jaringan syaraf kanggo main game yaiku kanggo nyedhiyakake jaringan kanthi macem-macem conto sing bisa disinaoni. Sampel latihan, uga dikenal minangka data latihan utawa conto latihan, penting kanggo mulang babagan jaringan saraf
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nglatih jaringan saraf kanggo main game karo TensorFlow lan Open AI, Data pelatihan, Review ujian