Kejelasan arsitektur dalam pembelajaran mesin mengacu pada kemampuan untuk dengan mudah memahami dan menginterpretasikan berbagai komponen dan proses yang terlibat dalam model pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa cara di mana kejelasan arsitektur dapat disesuaikan dengan pembelajaran mesin:
1. Representasi: Representasi model pembelajaran mesin yang terdefinisi dengan baik dan jelas dapat memudahkan untuk memahami dan menginterpretasikan bagaimana berbagai komponen model bekerja sama. Ini dapat membantu dalam mengidentifikasi kekuatan dan keterbatasan model.
2. Visualisasi: Memvisualisasikan arsitektur model pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi pola dan tren, serta dalam mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.
3. Dokumentasi: Mendokumentasikan arsitektur model pembelajaran mesin dapat membantu menciptakan pemahaman model yang jelas dan ringkas, membuatnya lebih mudah untuk dibagikan dengan orang lain.
4. Pengujian: Menguji model pembelajaran mesin secara menyeluruh dapat membantu mengidentifikasi area yang tidak berfungsi sebagaimana mestinya, yang dapat ditingkatkan untuk menyempurnakan arsitektur model.
5. Optimasi: Mengoptimalkan arsitektur model pembelajaran mesin dapat membantu mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja, sehingga lebih mudah untuk dipahami dan dimodifikasi.
Tanggal penerbitan: