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
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.
Apakah inferensi merupakan bagian dari pelatihan model dan bukan prediksi?
Di bidang pembelajaran mesin, khususnya dalam konteks Pembelajaran Mesin Google Cloud, pernyataan "Inferensi adalah bagian dari pelatihan model, bukan prediksi" tidak sepenuhnya akurat. Inferensi dan prediksi adalah tahapan berbeda dalam alur pembelajaran mesin, masing-masing memiliki tujuan berbeda dan terjadi pada titik berbeda dalam proses
Algoritme ML manakah yang cocok untuk melatih model untuk perbandingan dokumen data?
Salah satu algoritma yang cocok untuk melatih model perbandingan dokumen data adalah algoritma cosine-similarity. Kemiripan kosinus adalah ukuran kemiripan antara dua vektor bukan nol pada ruang hasil kali dalam yang mengukur kosinus sudut di antara keduanya. Dalam konteks perbandingan dokumen, digunakan untuk menentukan
Apa perbedaan utama dalam memuat dan melatih dataset Iris antara versi Tensorflow 1 dan Tensorflow 2?
Kode asli yang diberikan untuk memuat dan melatih kumpulan data iris mata dirancang untuk TensorFlow 1 dan mungkin tidak berfungsi dengan TensorFlow 2. Perbedaan ini muncul karena perubahan dan pembaruan tertentu yang diperkenalkan dalam versi TensorFlow yang lebih baru ini, yang akan dibahas secara mendetail di bagian selanjutnya. topik yang berhubungan langsung dengan TensorFlow
Algoritme pembelajaran mesin dapat belajar memprediksi atau mengklasifikasikan data baru yang tidak terlihat. Apa saja yang termasuk dalam desain model prediktif data tak berlabel?
Desain model prediktif untuk data tak berlabel dalam pembelajaran mesin melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan utama. Data tak berlabel mengacu pada data yang tidak memiliki label atau kategori target yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mengembangkan model yang dapat secara akurat memprediksi atau mengklasifikasikan data baru yang belum terlihat berdasarkan pola dan hubungan yang dipelajari dari data yang tersedia.
Bagaimana cara membuat model di Google Cloud Machine Learning?
Untuk mem-build model di Google Cloud Machine Learning Engine, Anda harus mengikuti alur kerja terstruktur yang melibatkan berbagai komponen. Komponen ini termasuk mempersiapkan data Anda, menentukan model Anda, dan melatihnya. Mari jelajahi setiap langkah dengan lebih detail. 1. Mempersiapkan Data: Sebelum membuat model, sangat penting untuk mempersiapkan Anda
Mengapa evaluasinya 80% untuk pelatihan dan 20% untuk evaluasi tetapi tidak sebaliknya?
Alokasi bobot 80% untuk pelatihan dan bobot 20% untuk evaluasi dalam konteks pembelajaran mesin merupakan keputusan strategis berdasarkan beberapa faktor. Distribusi ini bertujuan untuk mencapai keseimbangan antara mengoptimalkan proses pembelajaran dan memastikan evaluasi kinerja model yang akurat. Dalam tanggapan ini, kami akan menyelidiki alasannya
Apa bobot dan bias dalam AI?
Bobot dan bias adalah konsep fundamental dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya dalam domain pembelajaran mesin. Mereka memainkan peran penting dalam pelatihan dan fungsi model pembelajaran mesin. Di bawah ini adalah penjelasan komprehensif tentang bobot dan bias, mengeksplorasi signifikansinya dan bagaimana penggunaannya dalam konteks mesin
Apa definisi model dalam pembelajaran mesin?
Model dalam pembelajaran mesin mengacu pada representasi matematis atau algoritme yang dilatih pada kumpulan data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah konsep mendasar di bidang kecerdasan buatan dan memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa alami. Di dalam