Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
Hubungane antarane jumlah jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi minangka aspek penting sing nduwe pengaruh signifikan marang kinerja lan kemampuan generalisasi model kasebut. Epoch nuduhake siji pass lengkap liwat kabeh set data latihan. Penting kanggo ngerti kepiye jumlah jaman mengaruhi akurasi prediksi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 1
Apa tujuane nggunakake jaman sajrone sinau jero?
Tujuan nggunakake jaman ing sinau jero yaiku nglatih jaringan saraf kanthi nampilake data latihan kanthi iteratif menyang model kasebut. Epoch ditetepake minangka siji pass lengkap liwat kabeh dataset latihan. Sajrone saben jaman, model nganyari paramèter internal adhedhasar kesalahan ing prédhiksi output
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Maju kanthi sinau jero, Analisis model, Review ujian
Apa bedane antarane model garis dasar, cilik, lan luwih gedhe babagan arsitektur lan kinerja?
Bedane antarane model garis dasar, cilik, lan luwih gedhe ing babagan arsitektur lan kinerja bisa disebabake variasi ing jumlah lapisan, unit, lan parameter sing digunakake ing saben model. Umumé, arsitektur model jaringan saraf nuduhake organisasi lan susunan lapisan, dene kinerja nuduhake carane
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 2, Review ujian
Kepiye underfitting beda karo overfitting ing babagan kinerja model?
Underfitting lan overfitting minangka rong masalah umum ing model pembelajaran mesin sing bisa nyebabake kinerja. Ing babagan kinerja model, underfitting dumadi nalika model gampang banget kanggo njupuk pola dhasar ing data, nyebabake akurasi prediksi sing kurang. Ing sisih liya, overfitting kedadeyan nalika model dadi rumit banget
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 2, Review ujian
Nerangake konsep underfitting lan ngapa kedadeyan kasebut ing model pembelajaran mesin.
Underfitting minangka fenomena sing kedadeyan ing model pembelajaran mesin nalika model gagal nangkep pola lan hubungan sing ana ing data kasebut. Iki ditondoi kanthi bias dhuwur lan variasi sing kurang, sing nyebabake model sing gampang banget kanggo nggambarake kerumitan data kanthi akurat. Ing panjelasan iki, kita bakal
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Masalah overfitting lan underfitting, Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 1, Review ujian
Apa panyimpangan sing diamati ing kinerja model ing data anyar sing ora katon?
Kinerja model pembelajaran mesin ing data anyar sing ora katon bisa nyimpang saka kinerja ing data latihan. Penyimpangan kasebut, uga dikenal minangka kesalahan generalisasi, muncul amarga sawetara faktor ing model lan data. Ing konteks AutoML Vision, alat kuat sing diwenehake dening Google Cloud kanggo tugas klasifikasi gambar,
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Maju ing Learning Machine, AutoML Vision - bagean 2, Review ujian