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
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
Apa itu pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritme dan model yang memungkinkan komputer mempelajari dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah alat canggih yang memungkinkan mesin menganalisis dan menafsirkan data kompleks secara otomatis, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan atau prediksi yang tepat.
Apa yang dimaksud dengan data berlabel?
Data berlabel, dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan khususnya dalam domain Pembelajaran Mesin Google Cloud, mengacu pada kumpulan data yang telah dianotasi atau ditandai dengan label atau kategori tertentu. Label ini berfungsi sebagai kebenaran dasar atau referensi untuk melatih algoritme pembelajaran mesin. Dengan mengaitkan titik data dengan mereka
Apa cara terbaik untuk mempelajari pembelajaran mesin bagi pelajar kinestetik?
Pembelajar kinestetik adalah individu yang belajar paling baik melalui aktivitas fisik dan pengalaman langsung. Terkait pembelajaran pembelajaran mesin, ada beberapa strategi efektif yang memenuhi kebutuhan pembelajar kinestetik. Dalam tanggapan ini, kita akan mengeksplorasi cara terbaik bagi pembelajar kinestetik untuk memahami konsep dan prinsip pembelajaran mesin.
Apa itu vektor pendukung?
Vektor dukungan adalah konsep dasar dalam bidang pembelajaran mesin, khususnya di bidang mesin vektor dukungan (SVM). SVM adalah kelas algoritma pembelajaran terawasi yang kuat yang banyak digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Konsep vektor dukungan membentuk dasar bagaimana SVM bekerja dan bagaimana keadaannya
Algoritma mana yang cocok untuk pola data yang mana?
Di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, memilih algoritma yang paling sesuai untuk pola data tertentu sangatlah penting untuk mencapai hasil yang akurat dan efisien. Algoritme yang berbeda dirancang untuk menangani jenis pola data tertentu, dan memahami karakteristiknya dapat meningkatkan performa model pembelajaran mesin secara signifikan. Mari jelajahi berbagai algoritma
Bisakah pembelajaran mesin memprediksi atau menentukan kualitas data yang digunakan?
Machine Learning, salah satu subbidang dari Artificial Intelligence, memiliki kemampuan untuk memprediksi atau menentukan kualitas data yang digunakan. Hal ini dicapai melalui berbagai teknik dan algoritme yang memungkinkan mesin belajar dari data dan membuat prediksi atau penilaian yang tepat. Dalam konteks Pembelajaran Mesin Google Cloud, teknik ini diterapkan