Apa itu pengkodean panas?
One hot coding adalah teknik yang sering digunakan dalam bidang pembelajaran mendalam, khususnya dalam konteks pembelajaran mesin dan jaringan saraf. Di TensorFlow, pustaka pembelajaran mendalam yang populer, one hot coding adalah metode yang digunakan untuk merepresentasikan data kategorikal dalam format yang dapat dengan mudah diproses oleh algoritme pembelajaran mesin. Di dalam
Bagaimana cara mengkonfigurasi cloud shell?
Untuk mengonfigurasi Cloud Shell di Google Cloud Platform (GCP), Anda perlu mengikuti beberapa langkah. Cloud Shell adalah lingkungan shell interaktif berbasis web yang menyediakan akses ke mesin virtual (VM) dengan alat dan pustaka yang sudah diinstal sebelumnya. Ini memungkinkan Anda mengelola sumber daya GCP dan melakukan berbagai tugas tanpa memerlukannya
- Diterbitkan di Cloud Computing, Platform Google Cloud EITC/CL/GCP, Memulai GCP, Cangkang Awan
Bagaimana cara membedakan Google Cloud Console dan Google Cloud Platform?
Google Cloud Console dan Google Cloud Platform adalah dua komponen berbeda dalam ekosistem layanan Google Cloud yang lebih luas. Meskipun keduanya berkaitan erat, penting untuk memahami perbedaan di antara keduanya agar dapat menavigasi dan memanfaatkan lingkungan Google Cloud secara efektif. Google Cloud Console, juga dikenal sebagai GCP Console, adalah
- Diterbitkan di Cloud Computing, Platform Google Cloud EITC/CL/GCP, Perkenalan, Tur konsol GCP
Haruskah fitur yang mewakili data dalam format numerik dan disusun dalam kolom fitur?
Di bidang pembelajaran mesin, khususnya dalam konteks data besar untuk model pelatihan di cloud, representasi data memainkan peran penting dalam keberhasilan proses pembelajaran. Fitur, yang merupakan properti atau karakteristik data yang dapat diukur, biasanya disusun dalam kolom fitur. Sementara itu
Berapa kecepatan pembelajaran dalam pembelajaran mesin?
Kecepatan pembelajaran adalah parameter penyetelan model yang penting dalam konteks pembelajaran mesin. Ini menentukan ukuran langkah pada setiap iterasi langkah pelatihan, berdasarkan informasi yang diperoleh dari langkah pelatihan sebelumnya. Dengan menyesuaikan kecepatan pembelajaran, kita dapat mengontrol kecepatan model belajar dari data pelatihan dan
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
Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
Pelatihan model pembelajaran mesin yang efisien dengan data besar merupakan aspek penting dalam bidang kecerdasan buatan. Google menawarkan solusi khusus yang memungkinkan pemisahan komputasi dari penyimpanan, sehingga memungkinkan proses pelatihan yang efisien. Solusi-solusi ini, seperti Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, dan set data terbuka, memberikan kerangka kerja komprehensif untuk kemajuan
Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) adalah alat canggih yang disediakan oleh Google Cloud Platform (GCP) untuk melatih model pembelajaran mesin secara terdistribusi dan paralel. Namun, model ini tidak menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis, juga tidak menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai. Dalam jawaban ini, kami akan melakukannya
Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
Melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data besar adalah praktik umum di bidang kecerdasan buatan. Namun, penting untuk dicatat bahwa ukuran kumpulan data dapat menimbulkan tantangan dan potensi kendala selama proses pelatihan. Mari kita bahas kemungkinan melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar dan
Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
Saat menggunakan CMLE (Cloud Machine Learning Engine) untuk membuat versi, sumber model yang diekspor perlu ditentukan. Persyaratan ini penting karena beberapa alasan, yang akan dijelaskan secara rinci dalam jawaban ini. Pertama, mari kita pahami apa yang dimaksud dengan "model yang diekspor". Dalam konteks CMLE, model yang diekspor