DLR adalah runtime yang ringkas dan umum untuk model pembelajaran mendalam dan model pohon keputusan. DLR menggunakan runtime TVM, runtime Treelite, NVIDIA TensorRT™, dan dapat menyertakan runtime khusus perangkat keras lainnya. DLR menyediakan Python/C++ API terpadu untuk memuat dan menjalankan...
ML.NET Model Builder menyediakan antarmuka visual yang mudah dipahami untuk membuat, melatih, dan menyebarkan model pembelajaran mesin kustom. Keahlian pembelajaran mesin sebelumnya tidak diperlukan. Model Builder mendukung AutoML, yang secara otomatis mengeksplorasi berbagai algoritma dan pengaturan pembelaja...
OPTIMALISASI MODEL PEMBELAJARAN BERBASIS PROYEK (PROJECT BASED LEARNING) UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN MENULIS KARYA ILMIAHdoi:10.46799/jst.v4i4.712SCHOOL yearACTIVE learningWRITING processesECONOMIC impactSTUDENT developmentThis study aims to determine the increase in students' writing skills throu...
Ikhtisar pembelajaran mesin dengan Amazon SageMaker SageMaker Fitur Menyiapkan SageMaker Lengkapi SageMaker prasyarat Amazon Gunakan pengaturan cepat Gunakan pengaturan khusus Gambaran umum domain SageMaker entitas domain Prasyarat lengkap Sembunyikan alat dan aplikasi ML di UI Studio Sembunyikan alat pembelajara...
Studio AI atau Azure Pembelajaran Mesin studio: Mana yang harus saya pilih? Mulai cepat Tutorial Bagaimana Membuat hub dan proyek Menyambungkan ke layanan dan sumber daya Memilih dan menyebarkan model AI Katalog model Data, privasi, dan keamanan untuk Katalog Model Tolok ukur model Menyempurnak...
ML.NET Model Builder menyediakan antarmuka visual yang mudah dipahami untuk membuat, melatih, dan menyebarkan model pembelajaran mesin kustom. Keahlian pembelajaran mesin sebelumnya tidak diperlukan. Model Builder mendukung AutoML, yang secara otomatis mengeksplorasi berbagai algoritma dan pengaturan pembelaja...
Di Penjelajah Solusi, klik kanan proyek StopSignDetection, dan pilih Tambahkan>Model Pembelajaran Mesin... untuk membuka UI Pembangun Model. Dalam dialog, beri nama proyek Pembangun Model StopSignDetection, dan klik Tambahkan.Memilih skenarioUntuk sampel ini, skenarionya adalah deteksi objek. Dalam...
Wadah pembelajaran mendalam dengan TorchServe Untuk menerapkan model besar dengan TorchServe on SageMaker, Anda dapat menggunakan salah satu container pembelajaran SageMaker mendalam (DLCs). Secara default, TorchServe diinstal di semua AWS PyTorchDLCs. Selama pemuatan model, TorchServe dapat menginsta...
Gambar Pembelajaran Mendalam yang Dibangun Gambar Scikit-Learn dan Spark ID yang sudah dibangun sebelumnya Jaringan Grafik Dalam Memulai dengan melatih jaringan grafik yang dalam Perluas Kontainer Pra-dibangun Wadah Docker khusus dengan SageMaker SageMaker Toolkit Pelatihan dan Inferensi Mengadaptasi wadah ...
Pelacakan MLflow menggunakan eksperimen dan berjalan untuk mencatat dan melacak pengembangan model pembelajaran mendalam dan ML Anda. Eksekusi adalah eksekusi tunggal dari kode model. Selama menjalankan MLflow, Anda dapat mencatat parameter model dan hasil. Percobaan adalah kumpulan eksekusi terkait. Dalam...