Bagaimana cara menggunakan dataset Fashion-MNIST di Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
Fashion-MNIST adalah kumpulan data gambar artikel Zalando, yang terdiri dari kumpulan pelatihan yang terdiri dari 60,000 contoh dan kumpulan pengujian yang terdiri dari 10,000 contoh. Setiap contoh adalah gambar skala abu-abu berukuran 28×28, yang dikaitkan dengan label dari 10 kelas. Kumpulan data tersebut berfungsi sebagai pengganti langsung untuk kumpulan data MNIST asli untuk melakukan pembandingan algoritma pembelajaran mesin,
Apa saja fase pembelajaran mesin yang lebih rinci?
Tahapan-tahapan pembelajaran mesin merupakan pendekatan terstruktur untuk mengembangkan, menerapkan, dan memelihara model-model pembelajaran mesin. Tahapan-tahapan ini memastikan bahwa proses pembelajaran mesin bersifat sistematis, dapat direproduksi, dan dapat diskalakan. Bagian-bagian berikut memberikan gambaran umum yang komprehensif dari setiap tahapan, yang merinci aktivitas-aktivitas utama dan pertimbangan-pertimbangan yang terlibat. 1. Definisi Masalah dan Pengumpulan Data Definisi Masalah
Di TensorFlow 2.0 dan yang lebih baru, sesi tidak lagi digunakan secara langsung. Apakah ada alasan untuk menggunakannya?
Di TensorFlow 2.0 dan versi yang lebih baru, konsep sesi, yang merupakan elemen mendasar di TensorFlow versi sebelumnya, sudah tidak digunakan lagi. Sesi digunakan di TensorFlow 1.x untuk mengeksekusi grafik atau bagian grafik, sehingga memungkinkan kontrol atas kapan dan di mana komputasi dilakukan. Namun, dengan diperkenalkannya TensorFlow 2.0, eksekusi menjadi lebih menarik
Apakah TensorFlow lite untuk Android hanya digunakan untuk inferensi atau dapatkah digunakan juga untuk pelatihan?
TensorFlow Lite untuk Android adalah versi ringan TensorFlow yang dirancang khusus untuk perangkat seluler dan perangkat tersemat. Hal ini terutama digunakan untuk menjalankan model pembelajaran mesin terlatih pada perangkat seluler untuk melakukan tugas inferensi secara efisien. TensorFlow Lite dioptimalkan untuk platform seluler dan bertujuan untuk memberikan latensi rendah dan ukuran biner kecil untuk mengaktifkannya
Bagaimana cara mulai membuat model AI di Google Cloud untuk prediksi tanpa server dalam skala besar?
Untuk memulai perjalanan pembuatan model kecerdasan buatan (AI) menggunakan Google Cloud Machine Learning untuk prediksi tanpa server dalam skala besar, seseorang harus mengikuti pendekatan terstruktur yang mencakup beberapa langkah utama. Langkah-langkah ini meliputi pemahaman dasar-dasar pembelajaran mesin, pengenalan layanan AI Google Cloud, penyiapan lingkungan pengembangan, persiapan dan
Bagaimana cara mengimplementasikan model AI yang melakukan pembelajaran mesin?
Untuk menerapkan model AI yang melakukan tugas pembelajaran mesin, seseorang harus memahami konsep dasar dan proses yang terlibat dalam pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem belajar dan berkembang dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Google Cloud Machine Learning menyediakan platform dan alat
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 membuat model di Google Cloud Machine Learning Engine, Anda perlu mengikuti alur kerja terstruktur yang melibatkan berbagai komponen. Komponen-komponen ini meliputi persiapan data, pendefinisian model, dan pelatihannya. Mari kita bahas setiap langkah secara lebih mendetail. 1. Mempersiapkan Data: Sebelum membuat model, penting untuk mempersiapkan data Anda.
Apa peran TensorFlow dalam pengembangan dan penerapan model pembelajaran mesin yang digunakan di aplikasi Tambua?
TensorFlow berperan penting dalam pengembangan dan penerapan model pembelajaran mesin yang digunakan di aplikasi Tambua untuk membantu dokter mendeteksi penyakit pernapasan. TensorFlow adalah framework machine learning sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google yang menyediakan ekosistem komprehensif untuk membuat dan menerapkan model machine learning. Ini menawarkan berbagai macam alat
Apa itu TensorFlow Extended (TFX) dan bagaimana hal itu membantu memasukkan model pembelajaran mesin ke dalam produksi?
TensorFlow Extended (TFX) adalah platform sumber terbuka andal yang dikembangkan oleh Google untuk menerapkan dan mengelola model pembelajaran mesin di lingkungan produksi. Ini menyediakan seperangkat alat dan pustaka lengkap yang membantu merampingkan alur kerja pembelajaran mesin, dari penyerapan data dan prapemrosesan hingga pelatihan dan penyajian model. TFX dirancang khusus untuk menjawab tantangan tersebut