Pendahuluan: Pencarian Penguasaan TensorFlow Dalam lanskap alat pembelajaran mesin yang luas, TensorFlow berdiri sebagai sebuah monolit, mengundang sekaligus mengintimidasi. Kemampuannya yang luas menjanjikan untuk membuka pintu ke dunia yang sebelumnya dianggap tidak terjangkau, namun jalan untuk memanfaatkan potensi penuhnya penuh dengan tantangan. Sebagai rekan seperjalanan yang telah menempuh jalur ini, saya menawarkan kronik perjalanan saya, perpaduan antara cobaan, kemenangan, dan..

Isi artikel: Saya. Pendahuluan Ikhtisar singkat tentang pembelajaran mesin dan aplikasinya Penjelasan berbagai jenis model pembelajaran mesin (diawasi, tidak diawasi, penguatan, dll.) II. Model Pembelajaran yang Diawasi A. Regresi Linier Penjelasan cara kerja regresi linier Implementasi dengan Python menggunakan perpustakaan scikit-learn B. Regresi Logistik Penjelasan tentang cara kerja regresi logistik Implementasi dengan Python menggunakan perpustakaan..

Pada Bagian 1 dari “Istilah dan Konsep Utama dalam Jaringan Syaraf Tiruan”, saya memperkenalkan multilayer perceptron (MLP) dan bagaimana data dimasukkan ke dalam lapisan masukan dan keluar melalui lapisan keluaran , lapisan hasil Anda. Saya juga menulis tentang bagaimana lapisan-lapisan ini terhubung satu sama lain dan setiap lapisan memiliki sejumlah neuron per lapisan. Saya menyebutkan bagaimana penjumlahan semua neuron yang menunjuk ke lapisan berikutnya dibungkus dalam..

Orang-orang menghabiskan lebih dari 4 jam sehari menggunakan aplikasi seluler. Beberapa pasar melaporkan penggunaan aplikasi ponsel cerdas lebih dari 5 jam setiap hari. Aplikasi lintas platform memadukan keunggulan web dan aplikasi asli — mendukung banyak platform, memberikan kinerja yang relatif lebih baik, dan proses pengembangan lebih cepat dengan biaya lebih rendah. Keuntungan lintas platform:..

TensorFlow adalah framework pembelajaran mesin sumber terbuka yang dirancang untuk menjalankan komputasi numerik berperforma tinggi. TensorFlow 2.0 menawarkan dukungan arsitektur terbaik, yang memungkinkan penerapan komputasi dengan lancar di berbagai platform. Ini berkisar dari perangkat desktop, cluster server, seluler, dan edge. Saat ini, lebih dari 6000 repositori open source menggunakan TensorFlow 2.0 dalam berbagai penelitian dan aplikasi dunia nyata. Bagaimana TensorFlow..

Tolong bantu saya! Saya mengikuti artikel tersebut dan terjebak dengan langkah terakhir 'Prediksi panggilan' python svnh_semi_supervised_client.py --server=172.17.0.2:9000 --image=./svnh_test_images/image_3.jpg Traceback (panggilan terakhir terakhir): File “svnh_semi_supervised_client.py”, baris 95, di ‹module› main() File “svnh_semi_supervised_client.py”, baris 55, di main nama file = [(image_path + '/' + f) for f in listdir(image_path) if isfile(join(image_path, f))]..