Apa pamisah data biasane dianjurake antarane latihan lan evaluasi cedhak 80% kanggo 20% cocog?
Pemisahan biasa ing antarane latihan lan evaluasi ing model pembelajaran mesin ora tetep lan bisa beda-beda gumantung saka macem-macem faktor. Nanging, iku umume dianjurake kanggo nyedhiakke bagean pinunjul saka data kanggo latihan, biasane watara 70-80%, lan cadangan bagean isih kanggo evaluasi, kang bakal dadi watara 20-30%. pamisah iki njamin sing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Data gedhe kanggo model latihan ing méga
Apa Tensorflow bisa digunakake kanggo latihan lan inferensi jaringan saraf jero (DNN)?
TensorFlow minangka kerangka open-source sing akeh digunakake kanggo machine learning sing dikembangake dening Google. Nyedhiyakake ekosistem lengkap alat, perpustakaan, lan sumber daya sing ngidini pangembang lan peneliti bisa mbangun lan masang model pembelajaran mesin kanthi efisien. Ing konteks jaringan syaraf jero (DNN), TensorFlow ora mung bisa nglatih model kasebut nanging uga nggampangake.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, TensorFlow Hub kanggo sinau mesin sing luwih produktif
Apa tujuane ngulang set data kaping pirang-pirang sajrone latihan?
Nalika nglatih model jaringan saraf ing bidang sinau jero, praktik umum kanggo ngulang set data kaping pirang-pirang. Proses iki, sing dikenal minangka latihan basis jaman, nduweni tujuan penting kanggo ngoptimalake kinerja model lan entuk generalisasi sing luwih apik. Alesan utama kanggo ngulang set data kaping pirang-pirang sajrone latihan yaiku
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Jaringan saraf, Model pelatihan, Review ujian
Apa struktur model terjemahan mesin saraf?
Model terjemahan mesin saraf (NMT) minangka pendekatan basis sinau jero sing wis ngrevolusi bidang terjemahan mesin. Wis entuk popularitas sing signifikan amarga kemampuane ngasilake terjemahan sing berkualitas kanthi langsung nggawe model pemetaan antarane basa sumber lan target. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah struktur model NMT, nyorot
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggawe chatbot kanthi sinau jero, Python, lan TensorFlow, Latihan model, Review ujian
Kepiye output model jaringan saraf diwakili ing game AI Pong?
Ing game AI Pong sing dileksanakake nggunakake TensorFlow.js, output saka model jaringan syaraf diwakili kanthi cara sing ngidini game nggawe keputusan lan nanggapi tumindake pemain. Kanggo ngerti carane entuk iki, ayo goleki rincian mekanika game lan peran jaringan saraf.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Sinau jero ing browser nganggo TensorFlow.js, AI Pong ing TensorFlow.js, Review ujian
Kepiye cara nglatih jaringan nggunakake fungsi `fit`? Parameter apa sing bisa diatur sajrone latihan?
Fungsi `fit` ing TensorFlow digunakake kanggo nglatih model jaringan saraf. Latihan jaringan kalebu nyetel bobot lan bias paramèter model adhedhasar data input lan output sing dikarepake. Proses iki dikenal minangka optimasi lan wigati kanggo jaringan sinau lan nggawe prediksi akurat. Kanggo nglatih
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Latihan jaringan, Review ujian
Apa tujuane mriksa yen model sing disimpen wis ana sadurunge latihan?
Nalika nglatih model sinau jero, penting kanggo mriksa yen model sing disimpen wis ana sadurunge miwiti proses latihan. Langkah iki nduweni sawetara tujuan lan bisa entuk manfaat banget kanggo alur kerja latihan. Ing konteks nggunakake jaringan saraf convolutional (CNN) kanggo ngenali asu vs kucing, tujuane mriksa yen
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nggunakake jaringan saraf convolional kanggo ngenali asu lan kucing, Latihan jaringan, Review ujian
Kepiye tumindak sing dipilih sajrone saben iterasi game nalika nggunakake jaringan saraf kanggo prédhiksi tumindak kasebut?
Sajrone saben pengulangan game nalika nggunakake jaringan syaraf kanggo prédhiksi tumindak, tumindak dipilih adhedhasar output saka jaringan syaraf. Jaringan syaraf njupuk ing negara saiki game minangka input lan mrodhuksi distribusi kemungkinan liwat tumindak bisa. Tindakan sing dipilih banjur dipilih adhedhasar
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nglatih jaringan saraf kanggo main game karo TensorFlow lan Open AI, Jaringan pengujian, Review ujian
Kepiye carane nggawe lapisan input ing fungsi definisi model jaringan saraf?
Kanggo nggawe lapisan input ing fungsi definisi model jaringan saraf, kita kudu ngerti konsep dhasar jaringan saraf lan peran lapisan input ing arsitektur sakabèhé. Ing konteks latihan jaringan saraf kanggo main game nggunakake TensorFlow lan OpenAI, lapisan input dadi
Apa tujuan pembelajaran mesin lan kepiye bedane karo program tradisional?
Tujuan pembelajaran mesin yaiku ngembangake algoritma lan model sing ngidini komputer sinau lan nambah kanthi otomatis saka pengalaman, tanpa diprogram kanthi jelas. Iki beda karo program tradisional, ing ngendi instruksi eksplisit diwenehake kanggo nindakake tugas tartamtu. Pembelajaran mesin melu nggawe lan latihan model sing bisa sinau pola lan nggawe prediksi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Nglatih jaringan saraf kanggo main game karo TensorFlow lan Open AI, Pambuka, Review ujian