Apakah pembagian data yang biasanya direkomendasikan antara pelatihan dan evaluasi mendekati 80% hingga 20%?
Pembagian yang biasa dilakukan antara pelatihan dan evaluasi dalam model pembelajaran mesin tidak tetap dan dapat bervariasi bergantung pada berbagai faktor. Namun, secara umum disarankan untuk mengalokasikan sebagian besar data untuk pelatihan, biasanya sekitar 70-80%, dan menyisihkan sisanya untuk evaluasi, yaitu sekitar 20-30%. Perpecahan ini memastikan hal itu
Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
TensorFlow adalah framework sumber terbuka yang banyak digunakan untuk pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Google. Ini menyediakan ekosistem alat, perpustakaan, dan sumber daya komprehensif yang memungkinkan pengembang dan peneliti membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin secara efisien. Dalam konteks jaringan saraf dalam (DNN), TensorFlow tidak hanya mampu melatih model ini tetapi juga memfasilitasi
Apa tujuan pengulangan dataset beberapa kali selama pelatihan?
Saat melatih model jaringan saraf di bidang pembelajaran mendalam, merupakan praktik umum untuk mengulang set data beberapa kali. Proses ini, yang dikenal sebagai pelatihan berbasis zaman, melayani tujuan penting dalam mengoptimalkan kinerja model dan mencapai generalisasi yang lebih baik. Alasan utama untuk mengulangi set data beberapa kali selama pelatihan adalah
Apa struktur model terjemahan mesin saraf?
Model terjemahan mesin saraf (NMT) adalah pendekatan berbasis pembelajaran mendalam yang telah merevolusi bidang terjemahan mesin. Ini telah mendapatkan popularitas yang signifikan karena kemampuannya untuk menghasilkan terjemahan berkualitas tinggi dengan langsung memodelkan pemetaan antara bahasa sumber dan bahasa target. Dalam jawaban ini, kita akan mengeksplorasi struktur model NMT, menyoroti
Bagaimana output model neural network direpresentasikan dalam game AI Pong?
Dalam game AI Pong yang diimplementasikan menggunakan TensorFlow.js, keluaran model jaringan saraf direpresentasikan dengan cara yang memungkinkan game membuat keputusan dan merespons tindakan pemain. Untuk memahami bagaimana ini dicapai, mari selami detail mekanisme game dan peran jaringan saraf
Bagaimana kita melatih jaringan kita menggunakan fungsi `fit`? Parameter apa yang dapat disesuaikan selama pelatihan?
Fungsi `fit` di TensorFlow digunakan untuk melatih model jaringan neural. Melatih jaringan melibatkan penyesuaian bobot dan bias parameter model berdasarkan data input dan output yang diinginkan. Proses ini dikenal sebagai pengoptimalan dan sangat penting bagi jaringan untuk mempelajari dan membuat prediksi yang akurat. Untuk melatih
Apa tujuan memeriksa apakah model yang disimpan sudah ada sebelum pelatihan?
Saat melatih model deep learning, penting untuk memeriksa apakah model yang disimpan sudah ada sebelum memulai proses pelatihan. Langkah ini melayani beberapa tujuan dan dapat sangat bermanfaat bagi alur kerja pelatihan. Dalam konteks penggunaan convolutional neural network (CNN) untuk mengidentifikasi anjing vs kucing, tujuan pemeriksaan apakah a
Bagaimana tindakan dipilih selama setiap iterasi game saat menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi tindakan?
Selama setiap iterasi permainan saat menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi tindakan, tindakan tersebut dipilih berdasarkan output dari jaringan saraf. Neural network mengambil status game saat ini sebagai input dan menghasilkan distribusi probabilitas atas tindakan yang mungkin dilakukan. Tindakan yang dipilih kemudian dipilih berdasarkan
Bagaimana kita membuat lapisan input dalam fungsi definisi model jaringan saraf?
Untuk membuat lapisan input dalam fungsi definisi model jaringan saraf, kita perlu memahami konsep dasar jaringan saraf dan peran lapisan input dalam keseluruhan arsitektur. Dalam konteks melatih jaringan saraf untuk memainkan game menggunakan TensorFlow dan OpenAI, lapisan input berfungsi sebagai
Apa tujuan pembelajaran mesin dan apa bedanya dengan pemrograman tradisional?
Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk mengembangkan algoritme dan model yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan secara otomatis dari pengalaman, tanpa diprogram secara eksplisit. Ini berbeda dari pemrograman tradisional, di mana instruksi eksplisit disediakan untuk melakukan tugas tertentu. Pembelajaran mesin melibatkan pembuatan dan pelatihan model yang dapat mempelajari pola dan membuat prediksi