Google Developers Indonesia Blog: Panduan Langkah demi Langkah untuk Framing Masalah Machine Learning

Panduan Langkah demi Langkah untuk Framing Masalah Machine Learning

21 June 2019

code { background-color: transparent } Masuk ke dalam Machine Learning (ML) tanpa mengetahui apa yang ingin Anda capai adalah resep untuk sebuah bencana. Mari kita mulai secara baik dengan panduan pencegahan bencana langkah demi langkah ini.

Master Bencana

Comet Labs Langkah 0: Lakukan Uji Respons Awalmemanfaatkan ML sebagai bagian dari solusi

Jadikan bisnis Anda lebih efisien (dan lebih murah dioperasikan)

Berikan tim dan pengguna Anda kekuatan super

Hadirkan fitur atau produk yang didukung ML ke pasar

Di sini untuk membantu

Langkah 1: Jelaskan masalah Anda dalam Bahasa Inggris yang jelas Langkah 2: Identifikasi hasil ideal menurut Andabeberapa Langkah 3: Tentukan metrik kesuksesan AndaCatatan tentang Tinjauan Desainprogram lain ** Tinjauan Desain: Tujuan Sistem ML **Kejelasan Deskripsi Masalah: Kegagalan dan Kesuksesan Langkah 4: Tentukan output ideal Andabisa diukur Langkah 5: Gunakan outputkapanbagaimana Langkah 6: Identifikasi heuristik AndaTuliskan. ** Tinjauan Desain: Output **Output ModelHeuristik Langkah 7: Rumuskan masalah Anda sebagai masalah MLmateri MLCC Langkah 8: Tetapkan masalah Anda sebagai masalah “sederhana” ** Tinjauan Desain: Pemodelan **Pendekatan KeseluruhanDesain Pertama Langkah 9: Desain data Anda untuk model

Langkah 10: Cari tahu dari mana data Anda berasalmempertimbangkan data apa yang akan dimasukkan ke dalam model Andamenyiapkan tim anotasi data

Langkah 11: Fokus pada input yang mudah didapat

** Tinjauan Desain: Data **Input yang MudahLabelBiasKompleksitas dan Risiko ImplementasiKemampuan untuk Belajar Langkah 12: Tetapkan sistem ML end-to-end Anda sendiri

https://www.tensorflow.org/programmers_guide/ Langkah 13: Langkah BerikutnyasumberMalika Cantor adalah Global Lead di Google Developers Launchpad dan editor blog The Launchpad. Dia sebelumnya adalah mitra pendiri di Comet Labs, sebuah lab riset eksperimental dan firma VC yang berfokus untuk mendukung startup Machine Learning terapan tahap awal. Silakan beri pertanyaan/komentar di bagian komentar dan/atau tweet!Przemek Victor PardelOleksandr ZakharchukPaweł NowakThomas J. White IVBrett KamitaJeremy NeunerJoshua YellinNishu LahotiRichard HyndmanMaya GrossmanJennifer HarveyPeter NorvigCassie KozyrkovRoy Geva Glasberg

1 comment :

Melia Winata22 June, 2019 07:18
Jadi kesimpulannya bagaimana? Apakah machine learning bisa digunakan atau tidak?
daftar 88tangkas
bola deposit pulsa
daftar akun casino
deposit slot pakai pulsa telkomsel
bola tangkas88
aplikasi slot joker123
joker123 deposit pulsa
aplikasi joker
slot deposit pulsa tanpa potongan
ReplyDelete
Replies

Add comment

Panduan Langkah demi Langkah untuk Framing Masalah Machine Learning

1 comment :

Labels

Archive

Company-wide

Products

Developers