Bagaimana cara mendeteksi bias dalam pembelajaran mesin dan bagaimana cara mencegah bias ini?
Mendeteksi bias dalam model pembelajaran mesin adalah aspek penting untuk memastikan sistem AI yang adil dan etis. Bias dapat muncul dari berbagai tahapan alur pembelajaran mesin, termasuk pengumpulan data, prapemrosesan, pemilihan fitur, pelatihan model, dan penerapan. Mendeteksi bias melibatkan kombinasi analisis statistik, pengetahuan domain, dan pemikiran kritis. Dalam tanggapan ini, kami
Apakah ukuran batch, zaman, dan ukuran kumpulan data semuanya merupakan hyperparameter?
Ukuran batch, epoch, dan ukuran dataset memang merupakan aspek penting dalam pembelajaran mesin dan biasa disebut sebagai hyperparameter. Untuk memahami konsep ini, mari kita selidiki setiap istilah satu per satu. Ukuran batch: Ukuran batch adalah hyperparameter yang menentukan jumlah sampel yang diproses sebelum bobot model diperbarui selama pelatihan. Ini diputar
Bisakah TensorBoard digunakan online?
Ya, TensorBoard online dapat digunakan untuk memvisualisasikan model pembelajaran mesin. TensorBoard adalah alat visualisasi canggih yang hadir dengan TensorFlow, framework machine learning sumber terbuka populer yang dikembangkan oleh Google. Ini memungkinkan Anda melacak dan memvisualisasikan berbagai aspek model pembelajaran mesin Anda, seperti grafik model, metrik pelatihan, dan penyematan. Dengan memvisualisasikan ini
Di mana seseorang dapat menemukan kumpulan data Iris yang digunakan dalam contoh?
Untuk menemukan dataset Iris yang digunakan dalam contoh, seseorang dapat mengaksesnya melalui Repositori Pembelajaran Mesin UCI. Kumpulan data Iris adalah kumpulan data yang umum digunakan di bidang pembelajaran mesin untuk tugas klasifikasi, khususnya dalam konteks pendidikan karena kesederhanaan dan efektivitasnya dalam mendemonstrasikan berbagai algoritma pembelajaran mesin. Mesin UCI
Apa yang dimaksud dengan model Transformator Pra-terlatih Generatif (GPT)?
Transformator Terlatih Generatif (GPT) adalah jenis model kecerdasan buatan yang memanfaatkan pembelajaran tanpa pengawasan untuk memahami dan menghasilkan teks mirip manusia. Model GPT telah dilatih sebelumnya tentang data teks dalam jumlah besar dan dapat disesuaikan untuk tugas tertentu seperti pembuatan teks, penerjemahan, peringkasan, dan menjawab pertanyaan. Dalam konteks pembelajaran mesin, khususnya di dalam
Apakah Python diperlukan untuk Pembelajaran Mesin?
Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan di bidang Machine Learning (ML) karena kesederhanaannya, keserbagunaannya, dan ketersediaan banyak perpustakaan dan kerangka kerja yang mendukung tugas-tugas ML. Meskipun penggunaan Python untuk ML bukan merupakan keharusan, hal ini cukup direkomendasikan dan disukai oleh banyak praktisi dan peneliti di bidangnya
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML, Pengantar, Apa itu pembelajaran mesin
Apakah model tanpa pengawasan memerlukan pelatihan meskipun tidak memiliki data berlabel?
Model tanpa pengawasan dalam pembelajaran mesin tidak memerlukan data berlabel untuk pelatihan karena model ini bertujuan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data tanpa label yang telah ditentukan sebelumnya. Meskipun pembelajaran tanpa pengawasan tidak melibatkan penggunaan data berlabel, model tersebut masih perlu menjalani proses pelatihan untuk mempelajari struktur dasar data.
Apa saja contoh pembelajaran semi-supervisi?
Pembelajaran semi-supervisi adalah paradigma pembelajaran mesin yang berada di antara pembelajaran yang diawasi (di mana semua data diberi label) dan pembelajaran tanpa pengawasan (di mana tidak ada data yang diberi label). Dalam pembelajaran semi-supervisi, algoritme belajar dari kombinasi sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel. Pendekatan ini sangat berguna saat memperoleh
Bagaimana seseorang mengetahui kapan harus menggunakan pelatihan yang diawasi dan tidak diawasi?
Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi adalah dua jenis paradigma pembelajaran mesin mendasar yang memiliki tujuan berbeda berdasarkan sifat data dan tujuan tugas yang ada. Memahami kapan harus menggunakan pelatihan yang diawasi versus pelatihan tanpa pengawasan sangat penting dalam merancang model pembelajaran mesin yang efektif. Pilihan antara kedua pendekatan ini bergantung
Bagaimana cara mengetahui apakah suatu model telah dilatih dengan benar? Apakah akurasi merupakan indikator utama dan apakah harus di atas 90%?
Menentukan apakah model pembelajaran mesin dilatih dengan benar merupakan aspek penting dalam proses pengembangan model. Meskipun akurasi merupakan metrik penting (atau bahkan metrik utama) dalam mengevaluasi performa suatu model, akurasi bukanlah satu-satunya indikator model yang terlatih. Mencapai akurasi di atas 90% bukanlah hal yang universal