Menganalisis:Ada beberapa jenis teknik analisis, dan masing-masing memiliki tujuan yang berbeda. Analis proses bisnis mungkin menjalankan analisis nilai, analisis kesenjangan atau analisis akar masalah (RCA). Ini adalah metode analisis ekstensif yang masing-masing mencakup serangkaian langkahnya s...
Sebagai saluran di mana komponen perangkat lunak berinteraksi dan data mengalir di internet, API adalah sumber kehidupan layanan web kontemporer. Teknologi API seperti SOAP (protokol pengiriman pesan layanan web), REST (gaya arsitektur), danGraphQL(bahasa dan alat pemrograman) menyederhanakan penge...
Kapasitas penyimpanan:Drive NVMe dan SATA M.2 biasanya ditawarkan dalam opsi 1TB atau 2TB. Pengguna yang mencari sesuatu yang lebih besar dapat meningkatkan ke model 4TB dan 8TB dengan harga yang jauh lebih tinggi. Pada saat penulisan, 4TB M.2 dari varian NVMe dan SATA berharga antara USD...
BlogPembelajaran yang Diawasi vs. Tidak Diawasi: Apa bedanya? Artikel ini mengeksplorasi esensi dari dua pendekatan ilmu data: pembelajaran yang diawasi dan tanpa pengawasan. Cari tahu pendekatan mana yang tepat untuk situasi Anda. KursusPembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Penguatan ...
Penyematan kata telah terbukti sangat berguna untuk tugas-tugas NLP, karena memungkinkanalgoritma machine learninguntuk memahami dan memproses hubungan semantik antar kata dengan cara yang lebih spesifik dibandingkan dengan metode tradisional.
Meskipun ada tumpang tindih denganpenambangan data, pembuatan profil data memiliki tujuan yang berbeda. Apa bedanya? Pembuatan profil data membantu dalam pemahaman data dan karakteristiknya, sedangkan penambangan data adalah proses menemukan pola atau tren dengan menganalisis data. ...
Baru-baru ini, model pembelajaran mendalam telah menjadi mode dominan dari NLP, dengan menggunakan volume besar data mentah yangtidak terstruktur, baik teks maupun suara, untuk menjadi lebih akurat. Pembelajaran mendalam dapat dilihat sebagai evolusi lebih lanjut dari NLP statistik. Bedanya, pembe...
Komputer menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih model ML, tetapi apa bedanya? Data berlabel digunakan dalam pembelajaran yang diawasi, sedangkan data yang tidak berlabel digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Data berlabel lebih sulit diperoleh dan disimpan (yaitu memakan...