Apa saja jenis penyetelan hyperparameter?
Penyetelan hyperparameter adalah langkah penting dalam proses pembelajaran mesin karena melibatkan pencarian nilai optimal untuk hyperparameter suatu model. Hyperparameter adalah parameter yang tidak dipelajari dari data, melainkan ditetapkan oleh pengguna sebelum melatih model. Mereka mengontrol perilaku algoritma pembelajaran dan dapat secara signifikan
Apa sajakah contoh penyetelan hyperparameter?
Penyetelan hyperparameter adalah langkah penting dalam proses membangun dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin. Ini melibatkan penyesuaian parameter yang tidak dipelajari oleh model itu sendiri, melainkan ditetapkan oleh pengguna sebelum pelatihan. Parameter ini berdampak signifikan terhadap performa dan perilaku model, serta menemukan nilai optimalnya
Apa itu pengkodean panas?
One hot coding adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin dan pemrosesan data untuk merepresentasikan variabel kategori sebagai vektor biner. Hal ini sangat berguna ketika bekerja dengan algoritma yang tidak dapat menangani data kategorikal secara langsung, seperti estimator biasa dan sederhana. Dalam jawaban ini, kita akan mengeksplorasi konsep one hot coding, tujuannya, dan
Bagaimana cara menginstal TensorFlow?
TensorFlow adalah perpustakaan sumber terbuka yang populer untuk pembelajaran mesin. Untuk menginstalnya, Anda harus menginstal Python terlebih dahulu. Harap diperhatikan bahwa instruksi Python dan TensorFlow yang patut dicontoh hanya berfungsi sebagai referensi abstrak untuk estimator biasa dan sederhana. Petunjuk mendetail tentang penggunaan TensorFlow versi 2.x akan menyusul pada materi selanjutnya. Jika Anda mau
Benarkah kumpulan data awal dapat dibagi menjadi tiga himpunan bagian utama: kumpulan pelatihan, kumpulan validasi (untuk menyempurnakan parameter), dan kumpulan pengujian (memeriksa kinerja pada data yang tidak terlihat)?
Memang benar bahwa kumpulan data awal dalam pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi tiga subset utama: set pelatihan, set validasi, dan set pengujian. Subkumpulan ini memiliki tujuan tertentu dalam alur kerja pembelajaran mesin dan memainkan peran penting dalam mengembangkan dan mengevaluasi model. Set pelatihan adalah subset terbesar
Bagaimana parameter penyetelan ML dan hyperparameter saling terkait satu sama lain?
Parameter penyetelan dan hyperparameter adalah konsep terkait di bidang pembelajaran mesin. Parameter penyetelan bersifat spesifik untuk algoritme pembelajaran mesin tertentu dan digunakan untuk mengontrol perilaku algoritme selama pelatihan. Di sisi lain, hyperparameter adalah parameter yang tidak dipelajari dari data tetapi ditetapkan sebelum data
Apakah pengujian model ML terhadap data yang sebelumnya dapat digunakan dalam pelatihan model merupakan fase evaluasi yang tepat dalam pembelajaran mesin?
Fase evaluasi dalam pembelajaran mesin adalah langkah penting yang melibatkan pengujian model terhadap data untuk menilai performa dan efektivitasnya. Saat mengevaluasi suatu model, umumnya disarankan untuk menggunakan data yang belum dilihat oleh model selama fase pelatihan. Hal ini membantu memastikan hasil evaluasi yang tidak memihak dan dapat diandalkan.
Bisakah pembelajaran mendalam diartikan sebagai mendefinisikan dan melatih model berdasarkan jaringan saraf dalam (DNN)?
Pembelajaran mendalam memang bisa diartikan sebagai pendefinisian dan pelatihan model berdasarkan jaringan saraf dalam (DNN). Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin yang berfokus pada pelatihan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan, juga dikenal sebagai jaringan saraf dalam. Jaringan ini dirancang untuk mempelajari representasi hierarki data, sehingga memungkinkannya
Apakah benar menyebut proses pembaruan parameter w dan b sebagai langkah pelatihan pembelajaran mesin?
Langkah pelatihan dalam konteks pembelajaran mesin mengacu pada proses pembaruan parameter, khususnya bobot (w) dan bias (b), model selama fase pelatihan. Parameter ini penting karena menentukan perilaku dan efektivitas model dalam membuat prediksi. Oleh karena itu, memang benar pernyataan tersebut
Apakah framework TensorFlow Google memungkinkan peningkatan tingkat abstraksi dalam pengembangan model pembelajaran mesin (misalnya dengan mengganti pengkodean dengan konfigurasi)?
Framework Google TensorFlow memang memungkinkan pengembang untuk meningkatkan tingkat abstraksi dalam pengembangan model pembelajaran mesin, sehingga memungkinkan penggantian pengkodean dengan konfigurasi. Fitur ini memberikan keuntungan signifikan dalam hal produktivitas dan kemudahan penggunaan, karena menyederhanakan proses pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin. Satu
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, Jaringan saraf dalam dan estimator