content:
Dikutip dari situs daftar sbobet casino, pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasinya.
IBM memiliki sejarah yang kaya dengan pembelajaran mesin. Salah satu miliknya, Arthur Samuel, dikreditkan karena menciptakan istilah, “pembelajaran mesin” dengan penelitiannya (PDF, 481 KB) (tautan berada di luar IBM) seputar permainan catur. Robert Nealey, master catur yang memproklamirkan diri, memainkan permainan di komputer IBM 7094 pada tahun 1962, dan dia kalah dari komputer. Dibandingkan dengan apa yang dapat dilakukan hari ini, prestasi ini hampir tampak sepele, tetapi dianggap sebagai tonggak utama dalam bidang kecerdasan buatan. Selama beberapa dekade ke depan, perkembangan teknologi seputar daya penyimpanan dan pemrosesan akan memungkinkan beberapa produk inovatif yang kita kenal dan sukai saat ini, seperti mesin rekomendasi Netflix atau mobil self-driving.
Pembelajaran mesin adalah komponen penting dari bidang ilmu data yang berkembang. Melalui penggunaan metode statistik, algoritme dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi, mengungkap wawasan utama dalam proyek penambangan data. Wawasan ini selanjutnya mendorong pengambilan keputusan dalam aplikasi dan bisnis, idealnya memengaruhi metrik pertumbuhan utama. Karena data besar terus berkembang dan tumbuh, permintaan pasar untuk ilmuwan data akan meningkat, mengharuskan mereka untuk membantu dalam mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan selanjutnya data untuk menjawabnya.
Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Mendalam vs. Jaringan Neural
Karena pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin cenderung digunakan secara bergantian, perlu diperhatikan nuansa di antara keduanya. Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf adalah semua sub-bidang kecerdasan buatan. Namun, pembelajaran mendalam sebenarnya adalah sub-bidang pembelajaran mesin, dan jaringan saraf adalah sub-bidang pembelajaran mendalam.
Perbedaan deep learning dan machine learning terletak pada cara setiap algoritme belajar. Pembelajaran mendalam mengotomatiskan sebagian besar bagian ekstraksi fitur dari proses, menghilangkan beberapa intervensi manusia manual yang diperlukan dan memungkinkan penggunaan set data yang lebih besar. Anda dapat menganggap pembelajaran mendalam sebagai “pembelajaran mesin yang dapat diskalakan” seperti yang dicatat Lex Fridman dalam kuliah MIT ini (01:08:05) (tautan berada di luar IBM). Pakar manusia menentukan serangkaian fitur untuk memahami perbedaan antara input data, biasanya membutuhkan data yang lebih terstruktur untuk dipelajari.
Pembelajaran mesin “Mendalam” dapat memanfaatkan kumpulan data berlabel, juga dikenal sebagai pembelajaran terawasi, untuk menginformasikan algoritmenya, tetapi tidak selalu memerlukan kumpulan data berlabel. Itu dapat menyerap data tidak terstruktur dalam bentuk mentahnya (misalnya teks, gambar), dan secara otomatis dapat menentukan kumpulan fitur yang membedakan kategori data yang berbeda satu sama lain. Tidak seperti pembelajaran mesin, tidak memerlukan campur tangan manusia untuk memproses data, memungkinkan kami untuk meningkatkan pembelajaran mesin dengan cara yang lebih menarik. Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf terutama dikreditkan dengan percepatan kemajuan di berbagai bidang, seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Jaringan saraf tiruan, atau jaringan saraf tiruan (JST), terdiri dari lapisan node, yang berisi lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Setiap node, atau neuron buatan, terhubung ke yang lain dan memiliki bobot dan ambang yang terkait. Jika output dari setiap node individu berada di atas nilai ambang batas yang ditentukan, node tersebut diaktifkan, mengirimkan data ke lapisan jaringan berikutnya. Jika tidak, tidak ada data yang diteruskan ke lapisan jaringan berikutnya. Yang “dalam” dalam pembelajaran yang mendalam hanya mengacu pada kedalaman lapisan dalam jaringan saraf. Jaringan saraf yang terdiri dari lebih dari tiga lapisan—yang mencakup masukan dan keluaran—dapat dianggap sebagai algoritme pembelajaran mendalam atau jaringan saraf dalam. Jaringan saraf yang hanya memiliki dua atau tiga lapisan hanyalah jaringan saraf dasar.
Cara kerja pembelajaran mesin
UC Berkeley memecah sistem pembelajaran algoritma pemelajaran mesin menjadi tiga bagian utama.
-Proses Keputusan: Secara umum, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Berdasarkan beberapa data input, yang dapat diberi label atau tidak, algoritme Anda akan menghasilkan perkiraan tentang suatu pola dalam data.
-Fungsi Kesalahan: Fungsi kesalahan berfungsi untuk mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang diketahui, fungsi kesalahan dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan model.
-Proses Optimasi Model: Jika model dapat lebih cocok dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan estimasi model.
Algoritme akan mengulangi proses evaluasi dan pengoptimalan ini, memperbarui bobot secara mandiri hingga ambang batas akurasi terpenuhi.
Baca Artikel Lainnya : 5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari
Mei 20, 2022 Mei 17, 2022 Posted by Corey
Blog
5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari
Kecerdasan Buatan (AI) ada di mana-mana. Kemungkinannya adalah Anda menggunakannya dalam satu atau lain cara dan Anda bahkan tidak mengetahuinya. Salah satu aplikasi AI yang populer adalah Machine Learning (ML), di mana komputer, perangkat lunak, dan perangkat bekerja melalui kognisi (sangat mirip dengan otak manusia). Di sini, kami mengutip dari situs http://139.99.93.175/ beberapa contoh pembelajaran mesin yang kami gunakan sehari-hari dan mungkin tidak tahu bahwa itu didorong oleh ML.
Berikut 5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari:
1. Asisten Pribadi Virtual
Siri, Alexa, Google Now adalah beberapa contoh asisten pribadi virtual yang populer. Seperti namanya, mereka membantu dalam mencari informasi, ketika ditanya melalui suara. Yang perlu Anda lakukan adalah mengaktifkannya dan bertanya “Apa jadwal saya hari ini?”, “Apa penerbangan dari Jerman ke London”, atau pertanyaan serupa. Untuk menjawab, asisten pribadi Anda mencari informasi, mengingat pertanyaan terkait, atau mengirim perintah ke sumber daya lain (seperti aplikasi telepon) untuk mengumpulkan info. Anda bahkan dapat menginstruksikan asisten untuk tugas-tugas tertentu seperti “Setel alarm untuk jam 6 pagi berikutnya”, “Ingatkan saya untuk mengunjungi Kantor Visa lusa”.
Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari asisten pribadi ini karena mereka mengumpulkan dan menyaring informasi berdasarkan keterlibatan Anda sebelumnya dengan mereka. Kemudian, kumpulan data ini digunakan untuk memberikan hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.
Asisten Virtual terintegrasi ke berbagai platform. Sebagai contoh:
Pembicara Cerdas: Amazon Echo dan Google Home
Smartphone: Samsung Bixby di Samsung S8
Aplikasi Seluler: Google Allo
2. Prediksi saat Komuter
Prediksi Lalu Lintas : Kita semua pernah menggunakan layanan navigasi GPS. Saat kami melakukannya, lokasi dan kecepatan kami saat ini disimpan di server pusat untuk mengelola lalu lintas. Data ini kemudian digunakan untuk membuat peta lalu lintas saat ini. Meskipun hal ini membantu dalam mencegah lalu lintas dan melakukan analisis kemacetan, masalah mendasarnya adalah jumlah mobil yang dilengkapi dengan GPS lebih sedikit. Pembelajaran mesin dalam skenario seperti itu membantu memperkirakan wilayah di mana kemacetan dapat ditemukan berdasarkan pengalaman sehari-hari.
Jaringan Transportasi Online : Saat memesan taksi, aplikasi memperkirakan harga perjalanan. Saat berbagi layanan ini, bagaimana mereka meminimalkan jalan memutar? Jawabannya adalah pembelajaran mesin. Jeff Schneider, pimpinan teknik di Uber ATC mengungkapkan dalam sebuah wawancara bahwa mereka menggunakan ML untuk menentukan jam lonjakan harga dengan memprediksi permintaan pengendara. Di seluruh siklus layanan, ML memainkan peran utama.
3. Pengawasan Video
Bayangkan satu orang memantau beberapa kamera video! Tentu saja, pekerjaan yang sulit untuk dilakukan dan juga membosankan. Inilah sebabnya mengapa gagasan melatih komputer untuk melakukan pekerjaan ini masuk akal.
Sistem pengawasan video saat ini didukung oleh AI yang memungkinkan untuk mendeteksi kejahatan sebelum terjadi. Mereka melacak perilaku yang tidak biasa dari orang-orang seperti berdiri tak bergerak untuk waktu yang lama, tersandung, atau tidur siang di bangku, dll. Dengan demikian, sistem dapat memberikan peringatan kepada petugas manusia, yang pada akhirnya dapat membantu menghindari kecelakaan. Dan ketika kegiatan tersebut dilaporkan dan dianggap benar, mereka membantu meningkatkan layanan pengawasan. Ini terjadi dengan pembelajaran mesin yang melakukan tugasnya di backend.
4. Layanan Media Sosial
Dari mempersonalisasi umpan berita Anda hingga penargetan iklan yang lebih baik, platform media sosial memanfaatkan pembelajaran mesin untuk keuntungan mereka sendiri dan pengguna. Berikut adalah beberapa contoh yang harus Anda perhatikan, gunakan, dan sukai di akun media sosial Anda, tanpa menyadari bahwa fitur luar biasa ini tidak lain adalah aplikasi ML.
Orang yang Mungkin Anda Kenal
Pengenalan Wajah
Pin (pinterest) yang Serupa
5.Penyaringan Email Spam dan Malware
Ada sejumlah pendekatan penyaringan spam yang digunakan klien email. Untuk memastikan bahwa filter spam ini terus diperbarui, filter tersebut didukung oleh pembelajaran mesin. Ketika penyaringan spam berbasis aturan dilakukan, ia gagal melacak trik terbaru yang diadopsi oleh spammer. Multi Layer Perceptron, C 4.5 Decision Tree Induction adalah beberapa teknik penyaringan spam yang didukung oleh ML.
Lebih dari 325.000 malwares terdeteksi setiap hari dan setiap potongan kode 90-98% mirip dengan versi sebelumnya. Program keamanan sistem yang didukung oleh pembelajaran mesin memahami pola pengkodean. Oleh karena itu, mereka mendeteksi malware baru dengan variasi 2–10% dengan mudah dan menawarkan perlindungan terhadapnya.
Lihat juga: Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui.
April 21, 2022 April 21, 2022 Posted by Corey
Informasi
5 Langkah Pemula untuk Mempelajari Pembelajaran Mesin
5 Prasyarat Esensial Teratas untuk Pembelajaran Mesin
Meskipun kursus sertifikasi Machine Learning tidak selalu mengharuskan Anda untuk memiliki keterampilan sebelumnya dalam domain tersebut, pada akhirnya tergantung pada seberapa baik Anda dapat melakukan dan bekerja dengan bahasa pemrograman, sarana statistik, variabel, persamaan linier, histogram, dll. Jadi, Anda perlu untuk dipersiapkan dengan baik untuk mengejar pembelajaran mesin. Berikut adalah daftar singkat prasyarat pembelajaran mesin untuk membantu Anda memulai.
5 Prasyarat untuk Mempelajari Pembelajaran Mesin
Meskipun kursus sertifikasi Machine Learning tidak selalu mengharuskan Anda untuk memiliki keterampilan sebelumnya dalam domain tersebut, pada akhirnya tergantung pada seberapa baik Anda dapat melakukan dan bekerja dengan bahasa pemrograman, sarana statistik, variabel, persamaan linier, histogram, dll. Jadi, Anda perlu untuk dipersiapkan dengan baik untuk mengejar pembelajaran mesin. Berikut adalah daftar singkat prasyarat pembelajaran mesin untuk membantu Anda memulai.
Bahasa pemrograman
Adalah baik untuk memiliki dasar yang kuat dalam pemrograman karena algoritme pembelajaran mesin diterapkan dengan kode. Meskipun Anda dapat lolos sebagai programmer pemula dan fokus pada bidang matematika, disarankan untuk mengambil setidaknya satu bahasa pemrograman karena ini akan benar-benar membantu pemahaman Anda tentang mekanisme internal pembelajaran mesin. Namun, Anda perlu mengambil bahasa pemrograman yang akan memudahkan penerapan algoritme pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman populer:
Python:
Sintaks Python yang mudah, fungsi bawaan, dan dukungan paket yang luas membuatnya populer untuk pembelajaran mesin, terutama untuk pemula. Ini memiliki perpustakaan yang paling didukung. Melalui Python Package Index (PyPI,) Anda dapat mengakses lebih dari 235.000 paket. Ada juga dukungan komunitas yang bagus untuk belajar Python.
Python, bagaimanapun, relatif lebih lambat dari bahasa lain dan juga menghadapi perjuangan multithreading.
Kursus Intellipaat Python untuk Ilmu Data akan membantu Anda membahas prasyarat Machine Learning.
R adalah salah satu prasyarat AI dan pembelajaran mesin yang banyak digunakan seperti Python. Saat ini, berbagai aplikasi pembelajaran mesin diimplementasikan melalui R. Muncul dengan dukungan perpustakaan dan grafik yang baik. Berikut adalah beberapa paket kunci yang didukung oleh R:
C++:
Karena fitur portabilitasnya, C++ dikenal banyak digunakan dalam game dan sistem besar. Ini membangun pemahaman yang baik tentang pembangunan logika dan merupakan bahasa pemrograman masuk untuk membangun perpustakaan. Sebagai salah satu prasyarat untuk pembelajaran mesin, C++ mendukung:
C++ memiliki kekurangan karena pendekatan berorientasi sintaksisnya, yang mungkin sulit bagi pemula. Itu juga tidak memiliki dukungan perpustakaan yang baik.
MATLAB memiliki beberapa fungsi standar selain GUI. MATLAB tidak berorientasi sintaks. Kompiler MATLAB membantu berbagi program sebagai aplikasi independen dan aplikasi web. MATLAB mendukung pembelajaran mesin dengan cara yang unik. MATLAB menyediakan:
Model kode yang dioptimalkan dan dikurangi menggunakan AutoML
Analisis sensor menggunakan pembuatan kode otomatis dan banyak lagi
Terlepas dari semua kelebihannya, MATLAB tidak mudah diakses atau gratis; compiler agak mahal untuk membeli. Jadi, mayoritas audiens target MATLAB hanya ada di komunitas peneliti.
Dapatkan pengalaman langsung dengan membangun proyek Pembelajaran Mesin dengan membaca blog komprehensif kami tentang Ide Proyek Pembelajaran Mesin.
Memilih Bahasa Pemrograman yang Tepat
Seperti yang telah Anda lihat di situs http://139.99.23.76/ , setiap bahasa pemrograman memiliki pro dan kontra. Jadi, mana yang harus Anda pelajari sebagai prasyarat untuk pembelajaran mesin? Itu benar-benar turun ke bidang minat Anda. Jika Anda ingin masuk ke pengembangan game, C++ adalah bahasa yang harus Anda pertimbangkan untuk dikuasai. Anda juga dapat menggunakan C++ jika Anda ingin mengembangkan paket. Seorang profesional yang berorientasi pada penelitian, di sisi lain, akan berhasil dengan MATLAB.
Baca juga : Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin
April 15, 2022 April 14, 2022 Posted by Corey
Blog
Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin
Mengembangkan model AI atau ML bukanlah permainan anak-anak. Ini membutuhkan banyak pengetahuan dan keterampilan dengan pengalaman yang diperkaya untuk membuat model bekerja dengan sukses dalam berbagai skenario.
CogitoSelain itu, Anda memerlukan data pelatihan visi komputer berkualitas tinggi terutama untuk melatih model AI berbasis persepsi visual Anda. Tahap paling penting dalam pengembangan AI adalah memperoleh & mengumpulkan data pelatihan dan menggunakan data ini saat melatih model.
Kesalahan apa pun saat melatih model Anda tidak hanya akan membuat model Anda tampil tidak akurat, tetapi juga bisa menjadi bencana saat membuat keputusan bisnis yang penting, terutama di area tertentu seperti Perawatan Kesehatan atau Mobil Mengemudi Sendiri.
Saat melatih model AI, aktivitas multi-tahap dilakukan untuk memanfaatkan data pelatihan dengan cara terbaik, sehingga hasilnya memuaskan. Jadi, inilah 6 kesalahan umum yang perlu Anda pahami untuk memastikan model AI Anda berhasil.
#1 Menggunakan Data Tidak Terverifikasi dan Tidak Terstruktur
Penggunaan data yang tidak terverifikasi & tidak terstruktur adalah salah satu kesalahan paling umum yang dilakukan oleh para insinyur pembelajaran mesin dalam pengembangan AI. Data yang belum diverifikasi mungkin memiliki kesalahan seperti duplikasi, data yang bertentangan, kurangnya kategorisasi, konflik data, kesalahan dan masalah data lainnya yang dapat membuat anomali selama proses pelatihan.
Oleh karena itu, sebelum Anda menggunakan data untuk pelatihan machine learning Anda, periksa dengan cermat kumpulan data mentah Anda dan hilangkan data yang tidak diinginkan atau tidak relevan, sehingga membantu model AI Anda bekerja dengan akurasi yang lebih baik.
#2 Menggunakan Data yang Sudah Digunakan untuk Menguji Model Anda
Seseorang agen slotdemo harus menghindari penggunaan kembali data yang telah digunakan untuk menguji model. Oleh karena itu, kesalahan seperti itu harus dihindari. Misalnya, jika seseorang telah mempelajari sesuatu dan telah menerapkan pengetahuan itu ke bidang pekerjaannya; menggunakan pembelajaran yang sama di bidang pekerjaan lain dapat menyebabkan seseorang menjadi bias dan berulang dalam menyimpulkan.
Demikian pula, dalam pembelajaran mesin, logika yang sama berlaku, AI dapat belajar dengan sebagian besar kumpulan data untuk memprediksi jawaban secara akurat. Menggunakan data pelatihan yang sama pada Model atau aplikasi berbasis AI dapat menyebabkan model menjadi bias dan memperoleh hasil yang merupakan hasil dari pembelajaran mereka sebelumnya. Oleh karena itu, saat menguji kemampuan model AI Anda, sangat penting untuk menguji menggunakan set data baru yang tidak digunakan sebelumnya untuk pelatihan pembelajaran mesin.
#3 Menggunakan Kumpulan Data Pelatihan yang Tidak Memadai
Untuk membuat model AI Anda berhasil, Anda perlu menggunakan data pelatihan yang tepat sehingga dapat memprediksi dengan tingkat akurasi tertinggi. Kurangnya data yang cukup untuk pelatihan adalah salah satu alasan utama di balik kegagalan model.
Namun, tergantung pada jenis model atau industri AI, bidang persyaratan data pelatihan bervariasi. Untuk pembelajaran mendalam, Anda memerlukan lebih banyak kumpulan data kuantitatif dan kualitatif untuk memastikannya dapat bekerja dengan presisi tinggi.
#4 Memastikan Model AI Anda Tidak Bias
Tidak mungkin mengembangkan model AI yang dapat memberikan hasil akurat seratus persen dalam berbagai skenario. Sama seperti manusia, mesin juga dapat menjadi bias karena berbagai faktor seperti usia, jenis kelamin, orientasi, dan tingkat pendapatan, dll., yang dapat memengaruhi hasil dengan satu atau lain cara. Oleh karena itu, Anda perlu meminimalkan ini dengan menggunakan analisis statistik untuk menemukan bagaimana setiap faktor pribadi memengaruhi data dan data pelatihan AI dalam proses.
#5 Mengandalkan Pembelajaran Model AI Secara Mandiri
Padahal, Anda membutuhkan ahli untuk melatih model AI Anda, menggunakan sejumlah besar set data pelatihan. Tetapi jika AI menggunakan proses pembelajaran mesin berulang yang perlu dipertimbangkan saat melatih model tersebut.
Di sini, sebagai insinyur pembelajaran mesin, Anda perlu memastikan bahwa model AI Anda belajar dengan strategi yang tepat. Untuk memastikannya, Anda harus sering memeriksa proses pelatihan AI dan hasilnya secara berkala untuk mendapatkan hasil terbaik.
Info lain : Mengapa Akuntan Harus Merangkul Pembelajaran Mesin
Namun, saat mengembangkan AI pemelajaran mesin, Anda harus terus bertanya pada diri sendiri pertanyaan penting seperti; apakah data Anda bersumber dari sumber terpercaya yang dapat dipercaya? Apakah AI Anda mencakup demografi yang luas dan apakah ada hal lain yang memengaruhi hasil?
September 25, 2021 September 25, 2021 Posted by Corey
Blog
Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui
Ketika bisnis menjadi semakin didorong oleh data, mengadopsi teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning bukanlah pilihan. Aplikasi mengumpulkan informasi, menganalisisnya, dan memperoleh wawasan yang memfasilitasi keputusan yang lebih baik untuk organisasi. Tidak mengherankan bahwa para profesional dengan keterampilan ini sangat dibutuhkan. Jika Anda berencana untuk memanfaatkan peluang, waktu terbaik untuk mempelajarinya adalah sekarang. Tetapi sebelum Anda menyelam lebih dalam ke lapangan, masuk akal untuk mengetahui apa itu teknologi. Mari kita jelaskan beberapa fakta menarik Machine Learning yang memberi Anda awal yang tepat di bidang karir ini.
Fakta #1- Data adalah dasar dari ML
Machine Learning adalah semua tentang data, karena mengumpulkan pola darinya dan memberikan hasil dengan menganalisisnya. Anda membangun aplikasi yang meneruskan data ke algoritme yang relevan. Algoritme bekerja untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna bisnis. Tanpa informasi yang baik, bahkan algoritma ML yang paling canggih pun tidak dapat memberikan nilai. Jadi data adalah awal dan akhir.
Fakta #2- Model sederhana adalah yang terbaik
Jika kerumitan model ML membingungkan Anda, Anda tidak perlu khawatir. Anehnya, model paling sederhana adalah yang terbaik. Pembelajaran mesin melatih model dari pola data, menjelajahi ruang kemungkinan yang sesuai dengan parameter. Ketika ruang parameter terlalu besar, Anda mungkin akan berakhir dengan overfitting model Anda di atas data. Idealnya, tetap berpegang pada parameter yang lebih sedikit demi kesederhanaan.
Fakta #3- Keahlian dalam ML membutuhkan kerja keras
Mempelajari keterampilan membutuhkan kerja keras, latihan, dan kesabaran tanpa henti. Tidak ada buku, kursus, atau tutorial dari agen yang memberikan pemahaman yang lebih baik daripada bermain dengan data dan konsep. Anda perlu memvisualisasikannya dan menggali lebih dalam untuk mengidentifikasi model terbaik. Pengetahuan mendalam tentang probabilitas membantu. Misalnya, Anda dapat mempelajari konsep interval Keyakinan yang dijelaskan oleh programmatically.com untuk memperkirakan kinerja algoritme. Ini dapat membantu Anda memilih yang tepat untuk menganalisis data Anda untuk mendapatkan wawasan yang paling andal.
Fakta #4- Melatih banyak model membuat Anda siap untuk sukses
Sebagai pemula, mudah untuk memiliki satu model favorit dan mengandalkannya. Tapi pendekatan itu bisa mengekang pembangunan. Lebih baik membandingkan kinerja model yang berbeda dan memutuskan yang paling cocok untuk tugas tersebut. Anda bahkan dapat menggabungkan model berkinerja terbaik untuk tugas tertentu untuk mencapai hasil yang lebih baik. Sedikit usaha ekstra dapat membantu Anda membuat model kontekstual yang bekerja untuk masalah tertentu.
Fakta #5- Transformasi data adalah bagian tersulit
Ketika Anda baru mulai dengan pembelajaran mesin, Anda mungkin akan percaya bahwa ini terutama tentang memilih dan menyetel algoritme. Tetapi tugas sebenarnya adalah transformasi data, karena Anda harus menginvestasikan banyak usaha dan waktu untuk pembersihan data dan rekayasa fitur. Ini memerlukan mengubah angka mentah menjadi set terorganisir, yang selanjutnya digunakan untuk mengekstrak fitur yang mewakili pola. Ini memastikan kualitas dalam data Anda dan membuatnya dapat digunakan untuk model.
Info lainnya : Hal Berguna Untuk Diketahui Tentang Machine Learning
Fakta #6 Pembelajaran mesin Hanya Bekerja Jika Data Pelatihan Aanda Perwakilan
Sama seperti prospektus dana yang memperingatkan bahwa “kinerja masa lalu bukan jaminan hasil di masa depan”, pembelajaran mesin harus memperingatkan bahwa itu hanya dijamin berfungsi untuk data yang dihasilkan oleh distribusi yang sama yang menghasilkan data pelatihannya. Waspadai perbedaan antara data pelatihan dan data produksi, dan latih ulang model Anda sesering mungkin agar tidak menjadi usang.
Sekarang setelah Anda mengetahui fakta-fakta tentang pembelajaran mesin ini, perjalanan Anda sebagai pemula akan sedikit lebih mudah. Terakhir, Anda harus melihat teknologi ini sebagai inovasi daripada peluru ajaib. Aplikasi memberikan, tetapi hanya jika Anda bekerja lebih keras dengan kualitas data.
Juli 29, 2021 September 20, 2021 Posted by Corey
Uncategorized
CARA BISNIS MENDAPAT MANFAAT DARI PEMBELAJARAN MESIN
Dengan semua buzz seputar data besar ion slot, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin (ML), perusahaan kini menjadi penasaran dengan aplikasi dan manfaat pembelajaran mesin dalam bisnis. Banyak orang mungkin pernah mendengar tentang ML, tetapi tidak benar-benar tahu apa sebenarnya ML itu, masalah terkait bisnis apa yang dapat diselesaikan, atau nilai yang dapat ditambahkan ke bisnis mereka. ML adalah proses analisis data yang memanfaatkan algoritme ML untuk belajar secara iteratif dari data yang ada dan membantu komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram.
Dengan Google, Amazon, dan Microsoft Azure meluncurkan platform pembelajaran Mesin Cloud mereka, kami telah melihat kecerdasan buatan dan ML semakin menonjol dalam beberapa tahun terakhir. Anehnya, kita semua telah menyaksikan ML tanpa benar-benar menyadarinya. Beberapa contoh yang paling umum adalah deteksi ‘Spam’ oleh penyedia email Anda, dan penandaan ‘Gambar’ atau ‘Wajah’ yang dilakukan oleh Facebook. Sementara Gmail mengenali kata atau pola yang dipilih untuk menyaring spam, Facebook secara otomatis menandai gambar yang diunggah menggunakan teknik pengenalan gambar (wajah). Manfaat bisnis AI dan ML sangat banyak.
Manfaat Bisnis Teratas dari Pembelajaran Mesin
Mari kita lihat beberapa manfaat ML dan bisnis artifisial yang paling signifikan, dimulai dari sektor penjualan dan pemasaran.
Menyederhanakan Pemasaran Produk dan Membantu Perkiraan Penjualan yang Akurat
ML membantu perusahaan dalam berbagai cara untuk mempromosikan produk mereka dengan lebih baik dan membuat perkiraan penjualan yang akurat. ML menawarkan keuntungan besar untuk sektor penjualan dan pemasaran, dengan yang utama adalah –
Konsumsi Data Besar-besaran dari Sumber Tidak Terbatas
ML secara virtual menggunakan data komprehensif dalam jumlah tak terbatas. Data yang dikonsumsi kemudian dapat digunakan untuk terus meninjau dan memodifikasi strategi penjualan dan pemasaran Anda berdasarkan pola perilaku pelanggan. Setelah model Anda dilatih, ia akan dapat mengidentifikasi variabel yang sangat relevan. Akibatnya, Anda akan bisa mendapatkan umpan data terfokus dengan integrasi yang panjang dan rumit sebelumnya.
Prediksi dan Pemrosesan Analisis Cepat
Kecepatan ML menggunakan data dan mengidentifikasi data yang relevan memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan yang tepat pada waktu yang tepat. Misalnya, ML akan mengoptimalkan penawaran terbaik berikutnya untuk pelanggan Anda. Akibatnya, pelanggan akan dapat melihat penawaran yang tepat pada titik waktu tertentu, tanpa Anda benar-benar menginvestasikan waktu untuk merencanakan dan membuat iklan yang tepat terlihat oleh pelanggan Anda.
Menafsirkan Perilaku Pelanggan Sebelumnya
ML akan memungkinkan Anda menganalisis data yang terkait dengan perilaku atau hasil masa lalu dan menafsirkannya. Oleh karena itu, berdasarkan data baru dan berbeda, Anda akan dapat membuat prediksi yang lebih baik tentang perilaku pelanggan.
Memfasilitasi Prediksi dan Diagnosis Medis yang Akurat
Dalam industri perawatan kesehatan, ML membantu memudahkan identifikasi pasien berisiko tinggi, membuat diagnosis yang hampir sempurna, merekomendasikan obat-obatan terbaik, dan memprediksi penerimaan kembali. Ini sebagian besar didasarkan pada kumpulan data yang tersedia dari catatan pasien anonim serta gejala yang ditunjukkan oleh mereka. Diagnosis yang hampir akurat dan rekomendasi obat yang lebih baik akan memfasilitasi pemulihan pasien yang lebih cepat tanpa perlu obat-obatan asing. Dengan cara ini, ML memungkinkan untuk meningkatkan kesehatan pasien dengan biaya minimal di sektor medis.
Menyederhanakan Dokumentasi Intensif Waktu dalam Entri Data
Duplikasi dan ketidakakuratan data adalah masalah utama yang dihadapi oleh organisasi yang ingin mengotomatiskan proses entri data mereka. Nah, situasi ini dapat ditingkatkan secara signifikan dengan pemodelan prediktif dan algoritma pembelajaran mesin. Dengan ini, mesin dapat melakukan tugas entri data yang memakan waktu, membuat sumber daya terampil Anda bebas untuk fokus pada tugas nilai tambah lainnya.
Meningkatkan Ketepatan Aturan dan Model Keuangan
ML juga memiliki dampak yang signifikan pada sektor keuangan. Beberapa manfaat pembelajaran mesin umum di bidang Keuangan termasuk manajemen portofolio, perdagangan algoritmik, penjaminan pinjaman, dan yang paling penting adalah deteksi penipuan. Selain itu, menurut laporan ‘The Future of Underwriting’ yang diterbitkan oleh Ernst and Young, ML memfasilitasi penilaian data berkelanjutan untuk mendeteksi dan menganalisis anomali dan nuansa. Ini membantu dalam meningkatkan ketepatan model dan aturan keuangan.
Deteksi Spam Mudah
Deteksi spam adalah salah satu masalah paling awal yang dipecahkan oleh ML. Beberapa tahun yang lalu penyedia email menggunakan teknik berbasis aturan untuk menyaring spam. Namun, dengan munculnya ML, filter spam membuat aturan baru menggunakan jaringan saraf mirip otak untuk menghilangkan email spam. Jaringan saraf mengenali pesan phishing dan email sampah dengan mengevaluasi aturan di seluruh jaringan komputer yang besar.
Meningkatkan Efisiensi Predictive Maintenance di Industri Manufaktur
Perusahaan manufaktur memiliki praktik pemeliharaan korektif dan preventif. Namun, ini seringkali mahal dan tidak efisien. Di sinilah ML bisa sangat membantu. ML membantu dalam pembuatan rencana pemeliharaan prediktif yang sangat efisien. Mengikuti rencana pemeliharaan prediktif seperti itu akan meminimalkan kemungkinan kegagalan yang tidak terduga, sehingga mengurangi aktivitas pemeliharaan preventif yang tidak perlu.
Rekomendasi Situs Slot Deposit Pulsa Tanpa Potongan
Juni 16, 2021 Juni 16, 2021 Posted by Corey
Blog
Mengapa Akuntan Harus Merangkul Pembelajaran Mesin
Saat ini ada banyak ketakutan dan hype seputar Artificial intelligence (AI) dan dampaknya pada akuntan agen maxbet terpercaya. Dalam Siklus Hype of Artificial Intelligence Gartner, sebagian besar aplikasi AI naik dan mencapai Puncak Ekspektasi yang Melambung — artinya ekspektasi tinggi dan banyak teknologi sudah gagal memenuhi ekspektasi tersebut. Namun ini tidak berarti AI akan menghilang. Artinya, kami mulai mendorong kehebohan dan mencari tahu aplikasi realistis untuk AI — beberapa di antaranya akan berguna bagi akuntan dan banyak di antaranya akan dimanfaatkan oleh organisasi yang kami layani.
Spektrum Kecerdasan Buatan
Bagian dari tantangan dengan teknologi yang sedang berkembang adalah seringnya ada definisi yang tidak jelas tentang apa itu teknologi, dan apa yang bukan. Saat departemen pemasaran vendor berusaha memanfaatkan hype untuk mendorong penjualan, mereka sering kali mulai mengacu pada kata kunci teknologi dalam arti yang longgar dan menyebabkan definisi yang semakin kabur.
Untuk membantu mengatur dengan tepat tahap analisis implikasi AI pada akuntan, saya akan menggunakan kategori teknologi AI yang luas dari:
> Pembelajaran mesin: kemampuan komputer untuk mengenali dan menerapkan pola, mendapatkan algoritme sendiri berdasarkan pola tersebut, dan menyempurnakan algoritme tersebut berdasarkan umpan balik.
> Pembelajaran mendalam: kemampuan komputer untuk mengidentifikasi hubungan dan asosiasi, dan menerapkannya dalam keadaan yang serupa (sebagian inilah yang dilakukan otak kita).
> Penalaran mesin: kemampuan komputer untuk menerapkan “pemahaman” -nya atas data, hubungan, aturan, dll., Untuk “berpikir” melalui implikasi dari sekumpulan informasi tertentu dan memberikan beberapa analisis atau interpretasi.
> Pemrosesan bahasa alami: kemampuan komputer untuk “memahami” ucapan manusia.
> Visi komputer: kemampuan komputer untuk “melihat” gambar dan “mengenali” orang, benda, aktivitas, dan keadaan (misalnya bahagia, sedih, bergerak, dll.) Dalam gambar tersebut.
Dari kategori ini, pembelajaran mesin memiliki aplikasi yang tersedia terluas dan fungsinya dapat sangat melengkapi fakultas akuntan, jadi artikel ini akan berfokus pada pembelajaran mesin.
Anda Sudah Mengalami Machine Learning
Pembelajaran mesin bagus dalam “penalaran induktif” —di mana berdasarkan kumpulan titik data atau contoh yang ada, komputer dapat mengetahui “aturan” untuk menentukan hasil. Ambil langkah mundur ke kelas statistik Anda di universitas dan Anda mungkin ingat teknik seperti regresi linier, pengukuran korelasi, dan keandalan berbagai titik data. Pada tingkat yang paling dasar, ini adalah jenis analisis yang diterapkan algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil. Dengan kekuatan komputasi komputer di belakangnya, pembelajaran mesin dapat memproses ribuan titik data tentang sekumpulan situasi tertentu untuk mencari tahu mana yang relevan, dan mana yang tidak, dan kemudian menerapkan aturan yang disimpulkan ke kumpulan data serupa lainnya untuk memprediksi hasil.
Saran Amazon, Kindle, dan Netflix untuk pengguna adalah contoh yang bagus untuk ini. Netflix dapat menggunakan peringkat Anda untuk acara lain di pustaka dan poin datanya, seperti genre, sutradara, aktor, dll., Untuk memprediksi apakah Anda akan menyukai acara lain. Kindle melakukan hal serupa untuk buku. Amazon menggunakan tampilan produk, riwayat pembelian pembeli lain, dan item gratis kepada yang ada di keranjang Anda untuk menyarankan produk tambahan yang mungkin Anda sukai. Disadari atau tidak, Anda sudah menerapkan pembelajaran mesin untuk mencoba dan memprediksi apa yang mungkin Anda sukai.
Dampak Data Bias pada Penalaran Induktif
Karena penalaran induktif “belajar” dari kumpulan data yang ada, penting untuk memahami apakah kumpulan data yang digunakan untuk “mengajarkan” algoritme pembelajaran mesin memiliki bias yang melekat. Contoh sederhananya adalah jika Anda hanya menonton film horor di Netflix dan menilai semuanya tinggi, dan Anda juga menonton film anggaran rendah lainnya di Netflix karena Anda tidak bisa mendapatkannya di platform lain, Netflix mungkin akan memprediksi bahwa Anda hanya menyukai film horor dan anggaran rendah. Netflix tidak tahu bahwa Anda sebenarnya menyukai berbagai macam film — hanya saja Netflix tidak memiliki akses ke data tersebut.
Info lainnya : Jenis Pembelajaran Mesin
Seperti yang Anda lihat, ada potensi dampak positif dan negatif dari data yang bias. Jika data bias mewakili hasil yang Anda inginkan, maka menggunakan semua poin data dari data bias tersebut adalah dampak positif. Di sisi lain, jika data bias tersebut menyebabkan machine learning memberikan analisis yang akan menghasilkan dampak negatif, pengamanan yang tepat harus diterapkan untuk mencegah atau mendeteksi dampak negatif. Atau diungkapkan dengan cara yang lebih familiar: kita harus memastikan bahwa kontrol internal diterapkan untuk mengelola risiko yang terkait dengan dampak negatif dari penerapan pembelajaran mesin.
Desember 19, 2020 Mei 19, 2021 Posted by Corey
Blog
Hal Berguna Untuk Diketahui Tentang Machine Learning
Algoritme pembelajaran mesin dapat mengetahui cara melakukan tugas penting dengan menggeneralisasi dari contoh. Ini sering kali layak dan hemat biaya jika pemrograman manual tidak. Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, masalah yang lebih ambisius dapat ditangani. Hasilnya, pembelajaran mesin banyak digunakan di bidang komputer dan bidang lainnya. Namun, mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin yang sukses membutuhkan sejumlah besar “seni hitam” yang sulit ditemukan di buku teks.
Baru-baru ini saya membaca makalah teknis yang luar biasa oleh Profesor Pedro Domingos dari Universitas Washington berjudul “Beberapa Hal Berguna untuk Diketahui tentang Pembelajaran Mesin.” Artikel ini merangkum 12 pelajaran utama yang telah dipelajari oleh peneliti dan praktisi machine learning termasuk kendala yang harus dihindari, masalah penting untuk difokuskan, dan jawaban atas pertanyaan umum. Saya ingin membagikan pelajaran ini di artikel ini karena sangat berguna saat memikirkan cara mengatasi masalah machine learning Anda berikutnya.
1 – Pembelajaran = Representasi + Evaluasi + Optimasi
Semua algoritme pembelajaran mesin umumnya terdiri dari kombinasi hanya 3 komponen:
Representasi: Pengklasifikasi harus direpresentasikan dalam beberapa bahasa formal yang dapat ditangani komputer. Sebaliknya, memilih representasi untuk pelajar sama saja dengan memilih himpunan pengklasifikasi yang mungkin dapat dipelajari. Himpunan ini disebut ruang hipotesis pelajar. Jika pengklasifikasi tidak berada dalam ruang hipotesis, pengklasifikasi tidak dapat dipelajari. Pertanyaan terkait adalah bagaimana merepresentasikan input, yaitu fitur apa yang digunakan.
Evaluasi: Fungsi evaluasi diperlukan untuk membedakan pengklasifikasi yang baik dari yang buruk. Fungsi evaluasi yang digunakan secara internal oleh algoritme mungkin berbeda dari yang eksternal yang kita inginkan agar pengklasifikasi dioptimalkan, untuk kemudahan pengoptimalan dan karena masalah yang dibahas di bagian selanjutnya.
Optimasi: Akhirnya, kita membutuhkan metode untuk mencari di antara pengklasifikasi dalam bahasa tersebut untuk mendapatkan skor tertinggi. Pilihan teknik pengoptimalan adalah kunci efisiensi pelajar, dan juga membantu menentukan pengklasifikasi yang dihasilkan jika fungsi evaluasi memiliki lebih dari satu optimal. Merupakan hal yang umum bagi pelajar baru untuk mulai menggunakan pengoptimal siap pakai, yang kemudian diganti dengan yang dirancang khusus.
2 – Generalisasi yang Penting
Sasaran dasar machine learning adalah untuk menggeneralisasi di luar contoh dalam set pelatihan. Ini karena, tidak peduli berapa banyak data yang kita miliki, sangat kecil kemungkinannya kita akan melihat contoh persisnya lagi pada waktu pengujian. Berkinerja baik di set pelatihan itu mudah. Kesalahan paling umum di antara pemula machine learning adalah menguji data pelatihan dan mendapatkan ilusi kesuksesan. Jika pengklasifikasi yang dipilih kemudian diuji pada data baru, seringkali tidak lebih baik daripada menebak secara acak. Jadi, jika Anda mempekerjakan seseorang untuk membuat pengklasifikasi, pastikan untuk menyimpan sebagian datanya untuk Anda sendiri dan menguji pengklasifikasi yang mereka berikan kepada Anda. Sebaliknya, jika Anda telah dipekerjakan untuk membuat pengklasifikasi, sisihkan beberapa data dari awal, dan gunakan hanya untuk menguji pengklasifikasi yang Anda pilih di akhir, diikuti dengan mempelajari pengklasifikasi akhir Anda pada keseluruhan data.
3 – Data Saja Tidak Cukup
Generalisasi menjadi tujuan memiliki konsekuensi besar lainnya: data saja tidak cukup, tidak peduli berapa banyak yang Anda miliki.
Ini sepertinya berita yang agak menyedihkan. Lalu bagaimana kita bisa berharap untuk mempelajari sesuatu? Untungnya, fungsi yang ingin kita pelajari di dunia nyata tidak diambil secara seragam dari himpunan semua fungsi yang memungkinkan secara matematis! Faktanya, asumsi yang sangat umum – seperti kelancaran, contoh serupa yang memiliki kelas serupa, dependensi terbatas, atau kompleksitas terbatas – sering kali cukup untuk dilakukan dengan sangat baik, dan inilah sebagian besar alasan mengapa machine learning begitu sukses. Seperti deduksi, induksi (apa yang dilakukan peserta didik) adalah pengungkit pengetahuan: ia mengubah sejumlah kecil pengetahuan masukan menjadi sejumlah besar pengetahuan keluaran. Induksi adalah pengungkit yang jauh lebih kuat daripada deduksi, membutuhkan lebih sedikit pengetahuan masukan untuk menghasilkan hasil yang berguna, tetapi masih membutuhkan lebih dari nol pengetahuan masukan untuk bekerja. Dan, seperti halnya tuas lainnya, semakin banyak kita memasukkan, semakin banyak kita bisa keluar.
Dalam retrospeksi, kebutuhan akan pengetahuan dalam pembelajaran seharusnya tidak mengherankan. Pembelajaran mesin bukanlah sihir; itu tidak bisa mendapatkan sesuatu dari ketiadaan. Apa yang dilakukannya adalah mendapatkan lebih banyak dengan lebih sedikit. Pemrograman, seperti semua teknik lainnya, membutuhkan banyak pekerjaan: kita harus membangun semuanya dari awal. Belajar selengkapnya disini seperti bertani, yang memungkinkan alam melakukan sebagian besar pekerjaan. Petani menggabungkan benih dengan nutrisi untuk bercocok tanam. Peserta didik menggabungkan pengetahuan dengan data untuk mengembangkan program.
November 27, 2020 Januari 23, 2021 Posted by Corey
Informasi
Jenis Pembelajaran Mesin
“Mobil dan robot yang dapat mengemudi sendiri dari Google mendapatkan banyak tekanan, tetapi masa depan perusahaan yang sebenarnya ada dalam pembelajaran mesin, teknologi yang memungkinkan komputer menjadi lebih pintar dan lebih personal.”
– Eric Schmidt (Pimpinan Google)
Kita semua hidup dalam periode BERKEMBANG. Menurut Eric Schmidt – “Pembelajaran Mesin adalah masa depan teknologi”. Ini adalah komponen utama dari Artificial Intelligence. Jadi, benarkah pembelajaran mesin memengaruhi performa bisnis?
Semua pertanyaan dan keraguan Anda terjawab dalam artikel ini, Anda menemukan tiga jenis pembelajaran mesin yang berguna untuk bisnis Anda dan 5 jenis Algoritma pembelajaran Mesin teratas untuk membuat diri Anda lebih akrab dengan konsep ML.
Tiga Jenis Pembelajaran Mesin
Ada tiga jenis pembelajaran mesin yang membantu pengembang menciptakan sesuatu yang inovatif.
1. Pembelajaran Terbimbing
Pembelajaran yang diawasi terdiri dari variabel target (atau variabel dependen) yang ditentukan dari seperangkat prediktor (variabel independen) tertentu. Menggunakan kumpulan variabel ini, yang menghasilkan fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan.
Proses pelatihan berlanjut hingga model mencapai tingkat akurasi yang diinginkan pada data pelatihan. Pembelajaran yang diawasi adalah tugas menyimpulkan fungsi dari data pelatihan berlabel.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan memiliki lebih sedikit informasi tentang objek, khususnya, set kereta tidak berlabel. Apa tujuanmu sekarang Beberapa perbandingan antara kelompok objek dapat dikenali dan dimasukkan ke dalam kelompok yang relevan.
Beberapa objek dapat sangat berbeda dari semua cluster, dengan cara ini Anda menganggap objek tersebut sebagai pengecualian. Metode ini memungkinkan Anda untuk meningkatkan akurasi secara signifikan karena kita dapat menggunakan data tak berlabel di set kereta dengan sejumlah kecil data berlabel.
Kategori pembelajaran mesin ini dikenal sebagai tanpa pengawasan karena tidak seperti pembelajaran yang diawasi tidak ada guru. Algoritma dibiarkan sendiri untuk membuat dan mengembalikan struktur yang menarik dalam data.
3. Pembelajaran Penguatan
Metode ini memungkinkan pengguna untuk memutuskan tindakan terbaik, berdasarkan keadaan saat ini dan perilaku yang dipelajari yang memaksimalkan hadiah. Pendekatan ini sering digunakan dalam robotika.
Dengan menggunakan pembelajaran ini, mesin dilatih untuk membuat keputusan khusus.
Ia bekerja seperti- Mesin ditampilkan ke pengaturan di mana ia melatih dirinya sendiri secara terus-menerus menggunakan coba-coba. Mesin ini belajar dari pengalaman masa lalu dan mencoba menangkap pengetahuan terbaik untuk membuat keputusan bisnis yang akurat.
Apa itu Algoritma Pembelajaran Mesin?
Algoritme pembelajaran mesin adalah program yang dapat belajar dari data dan meningkatkan dari pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Tugas belajar mungkin termasuk mempelajari fungsi yang menyusun masukan ke keluaran, mempelajari struktur tersembunyi dalam data tak berlabel; atau ‘pembelajaran berbasis instance’, di mana label kelas dibuat untuk instance baru dengan menganalisis instance baru (baris) ke instance dari data pelatihan, yang disimpan dalam memori.
Sekarang, saya akan membagikan lima jenis algoritme pembelajaran mesin teratas yang meningkatkan kemajuan bisnis. Algoritme ini ramah pengguna dan mendorong beberapa tujuan. Selain itu, semuanya populer dan digunakan oleh ribuan perusahaan.
Jenis Algoritma Pembelajaran Mesin untuk pemula
Ada 5 algoritme pembelajaran mesin teratas untuk pemula yang menawarkan keseimbangan yang baik antara kemudahan, daya komputasi yang lebih rendah, hasil langsung, dan akurat.
1. Regresi Linier
Regresi linier adalah metode klasifikasi, bukan metode regresi. Strategi pemodelan prediktif ini dipahami dengan sangat baik, karena statistik menggunakan alat ini selama beberapa dekade sebelum penemuan komputer modern.
Tujuan dari regresi linier adalah membuat prediksi seakurat mungkin dengan menemukan nilai untuk dua koefisien yang membobotkan setiap variabel input. Teknik ini dapat mencakup aljabar linier, pengoptimalan penurunan gradien, dan banyak lagi.
Menggunakan regresi linier mudah dan biasanya memberikan hasil yang akurat. Pengguna yang lebih terampil / berpengalaman tahu untuk menghapus variabel dari kumpulan data pelatihan Anda yang berkorelasi erat dan menghapus sebanyak mungkin gangguan (variabel keluaran yang tidak terkait) jika memungkinkan.
2. Pohon Keputusan
Algoritme lain yang populer dan mudah dipahami adalah pohon keputusan. Grafik mereka membantu Anda melihat apa yang Anda pikirkan dan mesin mereka membutuhkan proses pemikiran yang sistematis dan terdokumentasi.
Ide algoritma ini cukup sederhana. Di setiap node, Anda memilih pemisahan terbaik di antara semua fitur dan semua kemungkinan titik pemisahan. Setiap pemisahan dipilih sedemikian rupa untuk memaksimalkan beberapa fungsi. Dalam pohon klasifikasi, Anda menggunakan cross-entropy dan indeks Gini.
Dalam pohon regresi, Anda meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat antara variabel prediktif dari nilai target titik yang berada di wilayah itu dan o
3. Dukungan mesin vektor
Algoritme ini juga dikenal sebagai SVM, yang menganalisis kumpulan data ke dalam kelas. Tujuan utama dari mesin vektor dukungan (SVM) adalah pendekatannya yang berguna untuk klasifikasi di masa mendatang. Ini digunakan untuk mengetahui garis yang memisahkan data pelatihan dengan kelas tertentu.
Satu hal lagi yang harus Anda ketahui adalah bahwa ini memberi Anda margin maksimum untuk memasukkan data masa depan ke dalam kelas.
Seorang pemula atau berpengalaman, yang mengerjakan ini, ini adalah yang terbaik untuk data pelatihan karena data nonlinier juga dapat diprogram dalam Support vector machine (SVM).
4. Apriori
Pembelajaran apriori digunakan dalam database transaksional untuk mengerjakan kumpulan item yang sering dan kemudian menghasilkan aturan asosiasi. Ini populer digunakan dalam analisis keranjang pasar, di mana seseorang memeriksa kombinasi produk yang sering muncul bersamaan dalam database.
Prinsip dasar Apriori digunakan dalam analisis pasar. Algoritme ini memeriksa korelasi positif dan negatif antara produk setelah menganalisis A dan B dalam kumpulan data. Ini khusus digunakan oleh tim penjualan yang mengawasi keranjang pelanggan untuk menemukan produk mana yang akan dibeli pelanggan dengan produk lain.
5. Pengelompokan K-means
Pengelompokan yang digunakan untuk sampel grup seperti objek dalam cluster identik lebih mirip satu sama lain daripada objek dari grup lain.
K- berarti algoritma pengelompokan jenis set data melalui kelompok yang ditentukan. Ini adalah proses berulang yang juga mengeluarkan grup serupa dengan data masukan terlampir.
Baca juga : Contoh Penerapan Machine Learning
Mari kita ambil contoh, Jika Anda menggunakan algoritma K- means untuk mengklasifikasikan hasil web untuk kata sipil, maka akan ditampilkan hasilnya dalam bentuk kelompok. Dan Akurasi adalah keunggulan utama dari algoritma ini. Selain itu, telah mengembangkan reputasi untuk menyediakan pengelompokan yang efisien dalam waktu singkat dibandingkan dengan algoritme lain yang memberikan grup yang bermakna berdasarkan pola internal. Algoritma ini membantu pemasar untuk mengidentifikasi kelompok audiens target.
Agustus 27, 2020 November 3, 2020 Posted by Corey
Informasi
Contoh Nyata Dari Pembelajaran Mesin Dalam Kehidupan
Pembelajaran mesin adalah salah satu inovasi modern yang telah membantu meningkatkan tidak hanya banyak proses industri dan profesional, tetapi juga mempromosikan kehidupan sehari-hari. Tapi apa mesin belajar? Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan, yang berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk membangun sebuah sistem komputer yang cerdas untuk belajar dari database yang tersedia. Saat ini, pembelajaran mesin telah digunakan di berbagai bidang dan industri. Sebagai contoh, diagnosa medis, pencitraan, prognosis, klasifikasi, studi asosiasi, regresi, dll
Sebuah sistem cerdas berdasarkan pembelajaran mesin algoritma memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman masa lalu atau data historis. The pembelajaran mesin aplikasi memberikan hasil berdasarkan pengalaman masa lalu. Pada artikel ini, kita akan membahas contoh konkret bagaimana mesin 10 belajar untuk membantu menciptakan teknologi yang lebih baik untuk memperkuat ide-ide yang ada.
1. Pengenalan Gambar
Pengenalan penggunaan gambar adalah salah satu yang paling mesin belajar umum. Ada banyak situasi di mana Anda bisa mengklasifikasikan obyek sebagai gambar digital. Misalnya, dalam kasus gambar hitam dan putih, intensitas setiap pixel disajikan sebagai salah satu langkah. Dalam gambar berwarna, setiap pixel menyediakan tiga pengukuran intensitas dalam tiga warna berbeda – merah, hijau dan biru (RGB).
pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Ada kategori terpisah untuk setiap orang dalam database data individu. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk membedakan pengenalan karakter untuk surat tulisan tangan dan dicetak. Kita bisa membagi segmen menulis gambar yang lebih kecil, masing-masing dengan karakter.
2. Pengenalan Suara
Ini adalah terjemahan dari pengenalan suara dari kata-kata yang diucapkan ke dalam teks. Hal ini juga dikenal sebagai pengenalan suara atau pengenalan suara komputer. Kemudian, perangkat lunak aplikasi dapat mengenali kata-kata yang diucapkan di klip atau file audio, kemudian mengubah teks menjadi file audio. Langkah-langkah dalam aplikasi ini mungkin serangkaian angka yang mewakili sinyal suara. Kami juga dapat mengklasifikasikan sinyal suara berdasarkan intensitas arus band frekuensi yang berbeda.
speech recognition digunakan dalam aplikasi seperti suara antarmuka pengguna, penelusuran suara dan banyak lagi. antarmuka pengguna suara, termasuk panggilan suara, panggilan routing dan kontrol. Hal ini juga dapat digunakan untuk entri data sederhana dan persiapan dokumen terstruktur.
3. Diagnosa Medis
Hal ini dapat digunakan dalam mesin dan alat-alat yang dapat membantu dalam diagnosis rekayasa studi penyakit. Hal ini digunakan untuk analisis parameter klinis dan kombinasinya, misalnya, memprediksi prognosis perkembangan penyakit untuk ekstraksi pengetahuan medis untuk penelitian, pengobatan perencanaan dan pemantauan pasien. Ini adalah keberhasilan penerapan metode pembelajaran mesin. Hal ini dapat membantu integrasi sistem TI di sektor kesehatan.
4. Arbitrase Statistik
Dalam keuangan, arbitrase mengacu pada strategi perdagangan otomatis yang jangka pendek dan melibatkan banyak gelar. Dalam strategi ini, pengguna berfokus pada pelaksanaan algoritma untuk satu set trading berdasarkan korelasi historis dan jumlah variabel ekonomi secara umum. Mesin metode belajar yang diterapkan pada strategi indeks arbitrase. Kami menerapkan dukungan mesin vektor dan tingkat regresi linier bahan baku.
5. Asosiasi Belajar
Belajar Kemitraan adalah proses pengembangan gambaran dari asosiasi yang berbeda antara produk. Sebuah contoh yang baik adalah bagaimana produk link gratis dapat saling. Mesin aplikasi belajar adalah untuk mempelajari hubungan antara produk yang dibeli. Jika seseorang membeli sebuah produk, produk serupa akan disajikan, karena ada hubungan antara kedua produk. Ketika produk baru yang diluncurkan di pasar, yang dikaitkan dengan mantan untuk meningkatkan penjualan mereka.
6. Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menempatkan setiap individu yang sedang belajar di kelas. Klasifikasi ini membantu untuk menganalisis sejauh mana suatu objek untuk mengidentifikasi objek milik kategori. Untuk membangun sistem yang efektif, analis menggunakan data. Misalnya, sebelum bank telah memutuskan untuk memberikan pinjaman, bank menilai kemampuan klien untuk membayar kembali pinjaman. Mempertimbangkan faktor-faktor seperti pendapatan pelanggan, tabungan dan sejarah keuangan, kita bisa. Informasi ini berasal dari data di atas pinjaman.
7. Ramalan
mesin belajar juga dapat digunakan dalam sistem prediksi. Ambil contoh dari pinjaman, untuk menghitung probabilitas default, sistem harus memilah data yang tersedia dalam kelompok. Hal ini didefinisikan oleh satu set standar yang ditetapkan oleh analis. Setelah penyortiran selesai, kita dapat menghitung probabilitas kesalahan. Perhitungan ini dapat dihitung untuk berbagai keperluan di semua sektor. Membuat prediksi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar.
8. Ekstraksi
Ekstraksi informasi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar. Ini adalah proses penggalian informasi terstruktur dari data tidak terstruktur. Misalnya, halaman web, artikel, blog, laporan bisnis, dan email. database relasional mempertahankan output yang dihasilkan oleh penggalian informasi. Proses ekstraksi memiliki seperangkat input dan output dokumen sebagai data terstruktur.
9. Regresi
Kami juga dapat menerapkan regresi pembelajaran mesin juga. Dalam regresi, kita dapat menggunakan prinsip-prinsip pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konfigurasi. Hal ini juga dapat digunakan untuk mengurangi pendekatan kesalahan dan menghitung hasil yang mungkin dekatnya. Kita juga bisa menggunakan mesin belajar untuk mengoptimalkan fungsi. Kita bisa memilih untuk mengubah entri untuk mendapatkan hasil yang berada di dekatnya.
10. Jasa Keuangan
Pembelajaran mesin memiliki potensi besar di sektor keuangan dan perbankan. Ini adalah kekuatan pendorong di balik popularitas jasa keuangan. Mesin belajar kaleng bank, lembaga keuangan membantu untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. pembelajaran mesin dapat membantu untuk menemukan jasa keuangan penutupan rekening sebelum hal itu terjadi. Anda juga dapat melacak kebiasaan belanja dari klien. Pembelajaran mesin juga dapat melakukan analisis pasar. Cerdas dapat dilatih untuk melacak kebiasaan konsumen. Algoritma mengidentifikasi tren dengan mudah dan dapat bereaksi secara real time.
Kesimpulan
Singkatnya, kita dapat mengatakan bahwa pembelajaran mesin merupakan terobosan luar biasa dalam bidang kecerdasan buatan. Dan sementara mesin belajar memiliki implikasi menakutkan, penerapan pembelajaran mesin adalah salah satu cara di mana teknologi dapat meningkatkan kehidupan kita.


content:
Apakah Anda lelah kalah saat bermain Texas Holdem Poker online? Ketika kami bermain poker online, kami semua berharap untuk menjadi pemenang besar. Kita semua telah membaca cerita dan telah melihat para pemain online menjadi pemenang uang besar dalam acara terbesar – The World Series of Poker. Sayangnya, ketika kebanyakan pemula memulai, mereka akhirnya kehilangan uang. Kemudian dalam upaya untuk memenangkan kembali apa yang telah hilang, mereka akhirnya kehilangan lebih banyak lagi. Jadi, bagaimana Anda menghindari menjadi seperti kebanyakan pemula? Jika Anda mengalami kekalahan beruntun yang besar, bagaimana Anda bisa bermain poker yang menang? Sehat…
Hal pertama yang akan saya lakukan adalah bandar togel online menganalisis permainan saya sepenuhnya untuk mencari tahu apa yang saya lakukan salah. Ajukan pertanyaan pada diri sendiri seperti:
Apakah saya bermain terlalu banyak tangan?
Apakah saya memperhatikan bagaimana orang lain di meja bertaruh?
Apakah saya bermain agresif? Secara pasif?
Apakah posisi saya di meja mempengaruhi apa yang saya lakukan di meja poker?
Apakah saya bermain pada batas yang benar untuk tingkat keahlian saya?
Kita akan melihat pertanyaan-pertanyaan ini satu per satu. Tapi hati-hati; jawaban untuk menang ada di semua ini. Jangan hanya mengambil salah satu saran dan memasukkannya. Gunakan semuanya. Mengapa? Karena itu akan bekerja untuk Anda.
Apakah saya bermain terlalu banyak tangan?
Sederhananya, Anda mungkin bermain terlalu banyak tangan. Mulailah dengan mengencangkan dan hanya memainkan tangan terbaik. Saya sarankan Anda hanya bermain AA, KK, AK, QQ. Kemudian ketika Anda mulai menang dengan tangan-tangan ini perlahan-lahan masukkan tangan lain ke dalam permainan Anda. Tambahkan JJ terlebih dahulu. Ketika Anda berhasil dengan JJ maka tambahkan 10-10 dan seterusnya.
Apakah saya memperhatikan bagaimana orang lain di meja bertaruh?
Jawabannya di sini sederhana. Perhatian. Apakah lawan Anda di kursi #1 selalu bertaruh apa pun yang mereka miliki? Apakah mereka super ketat dan hanya memainkan tangan terbaik? Apakah mereka hanya menelepon? Banyak yang bisa dipelajari tentang jenis pemain apa yang ada di meja dan jenis tangan apa yang mungkin mereka miliki hanya dengan pengamatan sederhana.
Apakah saya bermain agresif? Secara pasif?
Agresi dihargai di Texas Holdem Poker. Menjadi pemain pasif dan hanya memanggil taruhan biasanya berarti Anda menjadi donatur yang murah hati kepada orang lain di meja. Bermain agresif tidak berarti bermain setiap tangan dan bertaruh. Itu berarti memainkan tangan terbaik dan memainkannya secara agresif. Biasanya taruhan akan memaksa lawan dengan tangan yang lemah untuk melipat. Anda tidak ingin pemain berkeliaran untuk melihat kegagalan secara gratis. Jangan beri mereka kesempatan untuk terhubung dengannya dan kalahkan tangan Anda. Semakin sedikit jumlah pemain di tangan, semakin besar nilai tangan Anda yang sudah kuat.
Apakah posisi saya di meja mempengaruhi apa yang saya lakukan di meja poker?
Waspadalah terhadap posisi Anda di meja. Ketika Anda duduk di posisi terlambat, Anda memiliki keuntungan untuk melihat bagaimana orang lain bertindak. Jika Anda duduk di posisi awal, Anda tidak memiliki informasi tentang bagaimana lawan Anda bertindak dan seberapa kuat tangan mereka. Saya akan merekomendasikan bermain tangan dengan hati-hati di posisi awal.
Apakah saya bermain pada batas yang benar untuk tingkat keahlian saya?
Semakin tinggi batasnya, semakin baik persaingannya. Tidak ada yang salah dengan turun dari katakanlah, bermain tirai $1/$2 ke .50/$1 atau bahkan kurang dan kemudian naik ke atas saat Anda merasa nyaman. Jika Anda merasa perlu, maka bermainlah di meja gratis sedikit. Ingat meskipun, Anda akan memiliki kecenderungan untuk bermain secara berbeda secara gratis daripada ketika uang riil dipertaruhkan.
Jadi untuk rekap strategi kami untuk membawa Anda ke jalur kemenangan:
1 – Mainkan hanya tangan terbaik dan kemudian tambahkan tangan lain saat Anda mulai menang.
2 – Perhatikan dan pelajari tentang lawan Anda.
3 – Mainkan tangan yang Anda mainkan secara agresif.
4 – Gunakan posisi Anda di meja untuk keuntungan Anda serta menilai kekuatan tangan.
5 – Turun di batas yang sedang Anda mainkan dan jika perlu luangkan waktu di meja gratis.
Ini semua adalah langkah-langkah sederhana yang dapat segera Anda masukkan ke dalam permainan Anda untuk membawa Anda ke jalur kemenangan. Ikuti mereka dan Anda bisa menjadi pemain Texas Holdem Poker yang sukses.
May 31, 2022 by admin 0 comments on "Tips Bermain Mesin Slot"
Tips Bermain Mesin Slot
Post thumbnail
Keberuntungan memainkan peran utama tetapi Anda dapat melakukan beberapa hal untuk menjaga diri Anda tetap di atas segalanya. Sementara beberapa saran ini dapat diterapkan pada sejumlah permainan kasino online, setiap pemain slot harus membaca tip ini dengan sangat hati-hati sebelum bermain.
Ingatlah bahwa tidak ada sistem atau rahasia untuk menang di mesin slot online atau darat. Yang paling penting adalah mengelola uang Anda sehingga Anda bisa bermain lebih lama sambil menghabiskan lebih sedikit. Kami juga mendorong Anda untuk tidak pernah membuang uang Anda untuk membeli beberapa panduan seperti “cara mengalahkan sistem mesin slot ….. atau yang serupa”, mereka tidak berfungsi. Jika mereka melakukannya, mereka tidak akan dijual! agen togel online Benar?
Kiat Mesin Slot terbaik yang mungkin bisa saya berikan kepada Anda:
* Identifikasi mesin pembayaran tertinggi. Cari progresif dan permainan terbaik dengan peluang paling banyak untuk memenangkan jackpot besar. Saat Anda memilih mesin slot untuk dimainkan, Anda harus mempertimbangkan beberapa hal. Jika Anda mencari jackpot maka slot progresif harus menjadi pemberhentian pertama Anda. Jika Anda ingin bermain untuk waktu yang lama maka standar, fitur bonus atau permainan multi-baris mungkin yang terbaik untuk Anda.
* Anda juga harus memutuskan berapa banyak uang yang akan Anda mainkan dan kemudian memilih slot online yang memiliki ukuran koin sesuai dengan anggaran Anda. Hal yang hebat tentang slot online adalah Anda dapat mengubah ukuran koin dari permainan yang Anda mainkan dengan mengklik mouse Anda. Bukankah itu hebat?
* Selalu mainkan ‘koin maksimum’. Jika Anda mendapatkan jackpot besar dengan hanya memainkan 1 koin, mesin tidak akan membuka lubang uang untuk Anda! Biasanya memainkan koin maksimum adalah strategi yang bagus. Di hampir semua mesin slot, jackpot teratas jauh lebih besar saat memainkan koin maksimum.
* Pada mesin slot progresif, sangat penting untuk memainkan taruhan maksimum. Jackpot hanya tersedia saat Anda bermain maks. Jika Anda tidak memainkan taruhan maksimal dan menekan simbol jackpot, Anda akan menerima kemenangan kecil dan jackpot akan terus bertambah.
* Jika bermain koin maksimal bukan untuk Anda, kami sarankan Anda mencoba slot online dengan taruhan maksimal dua koin atau mengurangi ukuran koin agar taruhan maksimal tidak terlalu mahal. Dengan sedikit keberuntungan, Anda bisa mendapatkan jackpot!
* Keluarkan kredit Anda alih-alih memainkannya lagi. Mencoba untuk bermain besar semua kredit Anda dan berharap untuk keluar sebagai pemenang adalah bodoh!. Uang tunai saat Anda menang dan lanjutkan sebelum tepi rumah itu membunuh Anda lagi.
* Anda HARUS selalu membatasi permainan Anda. Kami menyarankan bahwa sebelum Anda mulai, Anda memutuskan berapa banyak yang akan Anda mainkan dan tetap berpegang pada rencana. Anda mungkin memiliki kemenangan beruntun atau pukulan buruk dalam kedua kasus tersebut jika Anda tetap pada rencana awal Anda, Anda akan selalu tahu kapan saatnya untuk pulang. Anda selalu dapat kembali bermain nanti atau di hari lain….
* Jangan pernah bermain di mesin slot (atau permainan kasino lainnya) saat berada di bawah pengaruh alkohol atau obat-obatan…
* Dan terakhir, Strategi Mesin Slot Online dan Darat yang paling penting – Selamat bersenang-senang!
Pikirkan Anda bisa menang dengan Tip Mesin Slot ini? Cobalah!
Ingin Bermain Mesin Slot Online? Mainkan Slot Seketika! Untuk bersenang-senang atau untuk uang nyata!! [http://www.freeslotmachinegameonline.com/]
Game fantastis, Bonus Pendaftaran HINGGA $500, pembayaran cepat. Dokumen tip mesin slot terlengkap
May 13, 2022 by admin 0 comments on "Cara Kerja Kasino Internet Khas Dieksplorasi"
Cara Kerja Kasino Internet Khas Dieksplorasi
Dikatakan bahwa – berdasarkan statistik saat ini – kami memiliki lebih banyak orang yang bermain game kasino melalui Internet daripada di kasino batu bata dan mortir. Ini luar biasa, karena kurang dari sepuluh tahun yang lalu, konsep kasino internet masih dalam masa pertumbuhan – sebuah gagasan yang kelayakannya masih menjadi bahan perdebatan. Hanya sedikit dari kita yang dapat meramalkan suatu hari ketika kasino berbasis Internet akan mengancam keberadaan kasino batu bata dan mortir tradisional. Tapi itulah yang terjadi; dalam situasi di mana banyak toko batu bata dan mortir tradisional dipaksa untuk berhemat, atau beradaptasi dengan tantangan serius baru, sebenarnya ancaman, yang merupakan kasino internet bandar togel online.
Untuk memahami bagaimana kesuksesan fenomenal dari kasino berbasis Internet ini, adalah ide yang baik untuk menjelajahi cara kerja kasino online tersebut, karena mereka lebih dikenal.
Dan ternyata, kasino online bekerja dengan cara yang sama seperti kasino tradisional, dengan satu-satunya perbedaan adalah bahwa kasino itu berbasis Internet (sehingga para pemain benar-benar memainkan berbagai permainan di komputer mereka, melalui koneksi internet).
Seperti halnya jenis kasino lainnya, sebagian besar permainan yang dimainkan di kasino Internet, kurang lebih, adalah permainan taruhan. Ini adalah permainan peluang sampai tingkat tertentu, dengan tingkat kesuksesan yang bergantung pada keberuntungan yang bervariasi dari satu pertandingan ke permainan lainnya – sehingga dalam permainan seperti bingo online, kesuksesan hampir seluruhnya adalah masalah keberuntungan; sedangkan dalam permainan seperti poker online, kesuksesan tampaknya lebih merupakan masalah strategi daripada masalah keberuntungan. Kasino Internet online yang khas akan cenderung memiliki sejumlah permainan yang ditawarkan, dengan apa yang dapat disebut sebagai kasino Internet teratas yang biasanya menawarkan cukup banyak apa yang diharapkan di kasino batu bata dan mortir tradisional.
Di sebagian besar permainan yang ditawarkan di kasino online, para peserta bisa bermain melawan satu sama lain. Tentu saja ada permainan di mana seseorang dapat bertaruh melawan ‘rumah’ tetapi permainan di mana orang-orang bermain melawan satu sama lain tampaknya menjadi yang paling populer. Keuntungan terbesar dari kasino Internet online muncul ketika kita melihat permainan ini di mana para pemain dapat bermain melawan satu sama lain di mana, ternyata, orang-orang dari belahan dunia yang sama sekali berbeda dapat bermain bersama dalam waktu nyata. Berkat banyak hal yang dimungkinkan oleh Internet, ini sepertinya bukan masalah besar lagi. Tetapi bagi kita yang sudah ada sebelum teknologi ini datang, hal-hal seperti itu sungguh menakjubkan. Ini menyatukan orang-orang dari berbagai belahan dunia – dan juga memungkinkan orang-orang yang pasti tidak akan pernah bermain bersama, dalam urutan tradisional, untuk melakukannya.
Mulai bermain di kasino internet biasa cukup mudah, bahkan lebih mudah, daripada bermain di kasino tradisional. Langkah pertama ke arah ini biasanya untuk mengidentifikasi satu kasino seperti itu di mana seseorang bisa bermain. Kebanyakan orang melakukan pencarian Internet, dengan istilah seperti ‘kasino Internet teratas’, ‘kasino Internet terbaik’ atau hanya ‘kasino Internet’ dalam pencarian mereka untuk kasino yang bagus untuk mendaftar dan mulai bermain. Kebanyakan orang, tampaknya, mengidentifikasi perusahaan kasino Internet teratas tempat bermain melalui hasil pencarian Internet, atau melalui rujukan oleh teman.
Setelah mengidentifikasi kasino internet tempat bermain, langkah selanjutnya biasanya adalah mendaftar dengannya. Ini biasanya merupakan proses yang mudah untuk mengisi formulir sederhana (yang biasanya sama sekali tidak mengganggu). Pada tahap ini, tidak ada uang yang sebenarnya diperlukan dari Anda – hanya detail dasar, yang dapat berguna dalam mengirimkan hadiah uang jika seseorang datang untuk mendapatkan sesuatu, yang tentu saja diharapkan oleh semua orang yang bergabung dengan kasino.
Setelah pendaftaran, kasino online biasa akan meminta Anda memasukkan sejumlah uang ke akun bermain Anda untuk mulai bermain. Namun, beberapa perusahaan kasino Internet teratas akan memasukkan jumlah uang pertama ke dalam Anda: untuk memberi Anda sesuatu yang mirip dengan ‘contoh gratis’ dari penawaran mereka, setelah kelelahan – dan jika Anda menyukai apa yang Anda dapatkan – Anda dapat melanjutkan untuk menambahkan uang ke rekening. Strategi yang disebutkan di atas biasanya dicapai melalui apa yang disebut sebagai ‘bonus kasino tanpa setoran’, seperti di mana kasino yang menawarkan poker dan bingo memberikan apa yang disebut sebagai ‘bonus poker tanpa setoran’ atau ‘bonus bingo tanpa setoran’.
April 10, 2022 by admin 0 comments on "Cara Menggunakan Bonus Kasino untuk Memaksimalkan Peluang Anda untuk Menang"
Cara Menggunakan Bonus Kasino untuk Memaksimalkan Peluang Anda untuk Menang
Post thumbnail
Menemukan jalan Anda di hutan perjudian kasino online yang luas tidak mudah hari ini. Lebih sering daripada tidak, Anda akan menemukan diri Anda mengejar bonus kasino tinggi atau memilih situs kasino acak untuk dimainkan tanpa pemikiran atau pengetahuan yang lebih dalam. Namun, ada banyak jalan pintas mudah yang dapat Anda gunakan untuk mencegah kekecewaan dalam pengalaman perjudian Anda, dan bahkan meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan kemenangan besar itu!
Pada artikel ini kita akan membahas bagaimana memanfaatkan penggunaan bonus kasino untuk meningkatkan permainan Anda dan peluang untuk menang. Kasino online paling terkemuka saat ini menawarkan beberapa jenis bonus uang tunai awal untuk Anda kumpulkan ketika Anda mendaftar dengan kasino togel online terpercaya online yang bersangkutan dan melakukan setoran. Banyak kasino juga akan memberi Anda imbalan karena melakukan setoran tambahan di kemudian hari, mengisi ulang bonus, untuk memberi Anda insentif untuk terus bermain di kasino.
Karena itu, ada beberapa faktor utama yang perlu Anda pertimbangkan saat memilih bonus setoran kasino. Ini terutama terjadi ketika menyangkut setoran awal pertama Anda di kasino. Pertama, persyaratan wajib selalu ditetapkan untuk Anda sehubungan dengan bagaimana Anda dapat menghapus bonus, yaitu benar-benar menyimpan bonus kasino untuk kemungkinan penarikan. Persyaratan ini bisa sangat sulit untuk dicocokkan tergantung pada keunggulan permainan kasino yang Anda putuskan untuk dimainkan. Misalnya, keunggulan rumah untuk permainan kasino populer seperti slot video, dadu, atau roulette lebih buruk bagi pemain daripada permainan blackjack. Faktanya, bermain blackjack menggunakan strategi sempurna yang benar secara matematis adalah cara terbaik untuk menghapus bonus kasino jika diizinkan oleh kasino.
Kedua, selalu periksa dengan syarat dan ketentuan kasino online tempat Anda bermain tentang bagaimana potensi kemenangan diperlakukan. Anehnya sering Anda akan menemukan bahwa Anda akan memiliki dua dompet terpisah dalam akun pemain kasino yang sama, satu untuk uang bonus dan satu untuk uang yang Anda setorkan. Jika Anda menang besar dan kemenangan itu terjadi saat bermain dengan uang bonus, maka itu mungkin tidak dihitung terhadap saldo bank Anda yang sebenarnya yang dapat Anda tarik! Namun, sebagian besar kasino online terkemuka memiliki cara untuk mengatasi dilema ini dan akan mengkredit Anda untuk kemenangan tersebut selama Anda juga telah melakukan setoran uang nyata ke kasino.
Dengan sering mengoptimalkan penggunaan bonus kasino dan bonus isi ulang, dan dengan memainkan jenis permainan dengan keuntungan rumah rendah, Anda sebenarnya akan meningkatkan peluang Anda untuk menang. Bagaimana? Ini benar-benar matematika sederhana, Anda mampu kehilangan lebih banyak taruhan secara total, sehingga menurunkan keunggulan kasino dalam praktik tetapi tidak secara teori.
Cara ketiga dan terakhir untuk memaksimalkan peluang Anda untuk menang di kasino online adalah dengan ikut serta dalam program loyalitas pemain apa pun yang mungkin ditawarkan oleh kasino tersebut. Di sini Anda sering dapat mengumpulkan poin comp dan hadiah lainnya untuk digunakan untuk perjudian lebih lanjut. Contoh sempurna dari hal ini adalah mendapatkan entri gratis ke kasino multipemain atau turnamen poker. Banyak kasino juga menampilkan hadiah jackpot progresif dan bonus lainnya untuk pemain yang kembali untuk berpartisipasi.
Jika Anda ingin membaca lebih lanjut tentang permainan kasino, berita, dan ulasan, silakan kunjungi blog kami.
December 24, 2021 by admin 0 comments on "Dasar-dasar Bermain Roulette Online"
Dasar-dasar Bermain Roulette Online
Roulette
Roulette adalah permainan seru yang telah menjadi favorit di kalangan penggemar judi terkemuka sejak abad ke-18. Tidak heran jika Napoleon Bonaparte, seorang ikon bersejarah, terpesona oleh kejeniusan pendirinya dan terpesona oleh permainan yang ia habiskan di Monte Carlo untuk dimainkan. Permainan judi ini populer karena pengaturannya yang sederhana dan keefektifannya dalam memancing kegembiraan dan sensasi bagi para pesertanya. Karena itu, kasino mencurahkan sebagian besar lahan mereka untuk pemain mereka.
Awalnya, roulette dibuka sebagai permainan tradisional Judi togel Online yang dimainkan oleh orang-orang yang bisa melihat dan merasakan roda. Hanya ada kasino batu bata dan mortir saat itu dan orang-orang harus berkendara ke yang terdekat, tetapi kadang-kadang mereka yang tinggal di daerah tanpa kasino di dekatnya harus menderita perjalanan yang panjang dan membosankan. Tetapi hari-hari ini dengan puncak teknologi internet, seseorang dapat bermain roulette online tanpa harus meninggalkan kantor atau rumah. Orang menyebut jenis permainan ini Roulette Online.
Jika Anda pernah bermain roulette di kasino, Anda akan memahami bahwa roulette online memberi Anda sensasi dan daya tarik yang sama besarnya dengan yang konvensional. Satu-satunya perbedaan adalah, Anda tidak bisa melihat dealer, pemain lain, atau kebisingan dan gerakan konstan yang biasanya Anda lihat di kasino.
Sekarang telah menjadi jelas bagaimana roulette online menyerupai roulette biasa, sekarang saatnya untuk mengenal bermain dan menang. Beberapa paragraf berikutnya dimaksudkan untuk menggambarkan aturan permainan untuk mengetahui permainan lebih baik untuk memiliki peluang menang yang lebih baik.
Panduan Bermain Online
Roulette memungkinkan pemain memilih beberapa jenis taruhan, termasuk beberapa jenis taruhan ‘dalam’, ‘taruhan luar’, taruhan ‘lurus’ serta taruhan ganda dan kolom. Pengaturan ini menawarkan serangkaian teknik dan probabilitas taruhan yang bagus. Anda harus memahami bagaimana semuanya dapat membantu permainan roulette online Anda sebelum Anda melemparkan chip Anda di atas meja.
Cara Menang di Roulette Online
Anda harus memahami bahwa permainan pada dasarnya diatur oleh probabilitas. Tidak ada pola pasti dari hasil atau hasil. Ini hanya menunjukkan bahwa tidak ada satu strategi yang akan berhasil bagi Anda untuk memenangkan roulette online. Meskipun itu mungkin relatif benar jika dibandingkan dengan permainan kasino online seperti Poker atau Blackjack, itu tidak berarti bahwa tidak ada prinsip tertentu yang mengatur permainan dan perilaku taruhan yang menentukan siapa yang menang dan siapa yang kalah dalam jangka panjang. Cobalah berbagai teknik dan lihat mana yang paling cocok untuk Anda.
Cara ideal untuk meningkatkan peluang Anda saat bermain roulette online adalah dengan memilih meja Eropa. Masalah dengan meja Amerika adalah slot nol ganda yang pada gilirannya menggandakan keunggulan menjadi 5,6% dari 2,6%. Ini berarti Anda dua kali lebih mungkin kehilangan uang daripada bermain di meja Eropa.
December 14, 2021 by admin 0 comments on "Hasilkan Uang Secara Online – Mudah dan Gratis"
Hasilkan Uang Secara Online – Mudah dan Gratis
online
Halo semuanya, sekarang saya yakin banyak dari Anda bertanya pada diri sendiri bagaimana saya bisa menghasilkan uang? Sekarang jawaban yang jelas untuk pertanyaan ini adalah untuk mendapatkan pekerjaan namun banyak orang tidak senang dikendalikan oleh orang lain. Jadi bagi Anda semua yang ingin menjadi bos bagi diri sendiri maka Internet adalah jalan yang harus ditempuh. Dalam posting ini saya akan memberi tahu Anda 3 cara teratas untuk menghasilkan uang secara online!
3. Survei Internet — Survei internet tidak akan menghasilkan banyak uang bagi Anda jika Agen Togel Online Anda hanya menyelesaikan satu atau dua, tetapi jika Anda menyelesaikan banyak, Anda dapat menghasilkan banyak uang. Pikirkan tentang kemungkinannya, jika Anda menyelesaikan 100 survei dan masing-masing membayar Anda $0,99 setiap kali Anda menyelesaikannya, Anda baru saja menghasilkan 99 dolar. Tidak terlalu buruk untuk hanya duduk di depan komputer Anda menjawab pertanyaan. Beberapa bahkan mengirimi Anda produk untuk dijadikan sampel dan disimpan!
2. Metacafe dan lainnya– metacafe adalah situs hosting video yang benar-benar membayar Anda per tayangan. Jadi yang harus Anda lakukan adalah membuat video dan mendapatkan sekitar 20.000 tampilan dan Anda baru saja menghasilkan 100 dolar. Anda tidak perlu melakukan pekerjaan apa pun, yang harus Anda lakukan hanyalah membuat video yang ingin dilihat orang.
1. Situs web/blog– Anda dapat membuat situs web atau blog dan Anda bisa mendapatkan uang tunai atau Anda bisa gagal total. Namun kami akan tetap positif dan memberitahu Anda bagaimana menghasilkan uang jika blog Anda sukses dan Anda mendapatkan banyak lalu lintas. Pertama-tama Anda bisa menjual produk. Yang harus Anda lakukan adalah memasang produk Anda di situs web Anda dan dengan semua lalu lintas yang datang ke situs Anda pasti ada beberapa orang yang tertarik. Cara lain untuk menghasilkan uang dengan situs Anda adalah dengan menempatkan iklan di dalamnya. Anda bisa mendapatkan iklan dengan sangat mudah dengan mendaftar ke Google Adsense. Dengan Google Adsense, Anda akan menempatkan iklan di situs web Anda dan kemudian setiap kali seseorang mengkliknya, Anda akan menghasilkan uang. Cara lain untuk menghasilkan uang tunai adalah dengan menggunakan jaringan afiliasi. Anda bisa menjadi afiliasi dengan situs seperti amazon dan yang harus Anda lakukan adalah menempatkan beberapa item di situs web Anda dan setiap kali seseorang menelusuri item ke situs Anda dan membeli sesuatu, Anda membuat persentase dari harga produk. Jadi, jika seseorang membeli komputer dari salah satu iklan amazon di situs saya seharga 2.000 dolar, saya dapat memperoleh persentase kecil dan menghasilkan 100 dolar. Semua itu hanya untuk memasang beberapa iklan di situs web saya.
Semoga saya telah membuat Anda tertarik untuk mencoba keberuntungan Anda di Internet dan mencoba menjadi jutawan Internet berikutnya atau hanya menghasilkan uang sampingan di sana-sini. Terima kasih telah meluangkan waktu dan membaca blog saya!
December 10, 2021 by admin 0 comments on "Mengapa Pembelajaran Online Berhasil"
Mengapa Pembelajaran Online Berhasil
online
Apakah Anda mempertimbangkan pembelajaran online? Apakah Anda bertanya-tanya mengapa Anda harus mempertimbangkan jenis pendidikan ini daripada jenis lainnya? Jika demikian, itu bukan hal baru. Siswa telah mempertimbangkan baik dan buruknya jenis pendidikan ini sejak lama. Namun, tak perlu dikatakan bahwa terserah Anda untuk memutuskan apakah jenis pendidikan ini adalah pilihan yang tepat untuk Anda. Ini bukan pilihan yang tepat di semua bidang pendidikan. Ini juga tidak tepat untuk semua orang. Namun, ada beberapa alasan utama mengapa begitu banyak orang menganggap pembelajaran online sebagai pilihan terbaik untuk kebutuhan mereka.
Jika Anda mempertimbangkan untuk mendapatkan jenis pendidikan ini, togel 88 online pertimbangkan opsi berikut. Tentukan mana dari manfaat dan keuntungan ini yang berlaku untuk Anda.
• Belajar dengan kecepatan Anda sendiri yang memungkinkan Anda untuk mempercepat proses belajar Anda atau memperlambatnya agar sesuai dengan kebutuhan pendidikan Anda.
• Atasi kehidupan Anda dengan mengambil kelas yang tersedia setiap saat sehingga jika Anda perlu mengambil kelas di malam hari, Anda dapat melakukannya.
• Andalkan jenis pembelajaran ini untuk memberi Anda keterjangkauan karena pembelajaran online seringkali lebih murah daripada pergi ke sekolah tradisional.
• Fokus pada jenis pengajaran yang cocok untuk Anda dengan memilih kursus yang sesuai dengan gaya yang Anda sukai dan hindari jenis kelas yang tidak terstruktur seperti yang Anda inginkan.
• Pertimbangkan fakta bahwa dengan sekolah terakreditasi, Anda mendapatkan pendidikan yang sama seperti di lingkungan lain mana pun.
Ini hanyalah beberapa alasan mengapa pembelajaran online berhasil. Mengapa Anda mempertimbangkan jenis metode pembelajaran ini? Kemungkinannya bagus bahwa Anda memiliki alasan sendiri untuk memilih jenis pendidikan ini daripada upaya lain.
November 6, 2021 by admin 0 comments on "Cara Memenangkan Turnamen Poker Tanpa Batas"
Cara Memenangkan Turnamen Poker Tanpa Batas
Poker
Ketika Anda bertanya kepada Poker Pro apa yang harus Anda lakukan di tangan tertentu, jawabannya adalah: “Tergantung.”
Saya muak mendengar setiap pertanyaan poker dijawab dengan “itu tergantung.” “Tergantung Situs Bandar Togel ” hanyalah penolakan oleh seseorang yang tidak ingin ditebak. Saya ingin jawaban yang nyata, dan saya menginginkannya sekarang!
Memenangkan poker tidak “bergantung”. Memenangkan poker mengharuskan Anda mengambil tindakan. Jadilah agresif. Ditakuti di meja.
Inilah mantra Anda untuk Turnamen Poker Tanpa Batas:
Risiko itu Baik.
Sekarang, ulangi setelah saya: “Risiko itu Baik.”
Saya tidak bisa mendengar Anda-teriakkan-“Risiko itu Baik!”
Kesalahan terbesar yang dilakukan pemain poker turnamen adalah berpikir dia bisa mengalahkan lawannya dan berharap untuk menang. Ini tidak bekerja seperti itu. Ini bukan permainan uang di mana waktu tidak penting.
Ini adalah turnamen di mana waktu bekerja melawan Anda, karena terus menggerogoti chip Anda dengan tirai dan taruhan yang semakin besar.
Dan ada juga yang disebut keberuntungan. Bahkan jika Anda memiliki Aces saku melawan Deuces saku, Anda akan kehilangan satu dari lima kali. Dan bagaimana jika suatu saat lawan Anda membuat Anda menutupi lebih banyak chip? Anda keluar.
Faktanya adalah Anda bisa mengalahkan lawan dan masih kalah.
Turnamen poker tanpa batas mengharuskan Anda mengambil tindakan, mengambil risiko, dan tidak duduk diam dan menunggu tangan premium. Anda perlu berjudi. Anda perlu mengumpulkan chip.
Anda harus menerima risiko yang melekat dalam permainan. Anda perlu mendapatkan begitu banyak chip, sehingga Anda dapat menangani ketukan yang buruk dan tetap menang.
Risikonya bagus, karena bermain aman di turnamen poker adalah cara pasti untuk kalah.
September 3, 2021 by admin 0 comments on "Strategi Pikiran Atas Materi untuk Memenangkan Lotere"
Strategi Pikiran Atas Materi untuk Memenangkan Lotere
Lotere
Banyak penulis telah menulis tentang cara memenangkan lotre. Tetapi memenangkan lotre bukanlah sesuatu yang menarik karena lotere adalah permainan peluang, dan orang-orang harus memahami hal ini. Keberuntungan adalah faktor utama yang mempengaruhi. Anda bisa menang dan Anda bisa kalah. Tapi menang adalah produk dari pikiran atas teknik materi.
Suka Menarik Suka
Pernahkah Anda membaca tentang Hukum Ketertarikan atau menonton film dokumenternya. Pikiran adalah esensi yang kuat, yang mampu memerintahkan tubuh untuk melakukan apa yang dipikirkannya. Menurut teori ini apa yang Anda bayangkan berulang-ulang kemungkinan besar akan terjadi karena pikiran cenderung menarik peristiwa ini. Dengan kata lain, peluang Anda untuk mendapatkan sesuatu meningkat semakin Anda membayangkan diri Anda mendapatkannya. Itu benar dalam lotere serta aspek kehidupan lainnya. Pada dasarnya, siapa yang tidak berpikir untuk menang dalam lotere. Orang-orang selalu berharap mereka akan menang begitu mereka membeli tiket lotre. Sebenarnya, ini semua tentang optimisme. Anda tidak selalu menang. Itu tidak berarti bahwa ketika Anda membayangkan diri Anda membawa pulang uang pot dalam jumlah besar, Anda akhirnya menang pada hari berikutnya. Anda tidak bisa seberuntung itu. Tapi itu selalu lebih baik untuk menjadi optimis daripada pesimis. Faktanya, Anda dapat menerapkan sikap yang sama saat bermain roulette di axiata4d.
Kekuatan pikiran
Pernahkah Anda berpikir tentang sebuah bencana dan itu benar-benar terjadi? Banyak orang memilikinya dan itu menjelaskan betapa reseptifnya pikiran. Ini mengontrol keputusan dan perilaku kita lebih dari yang Anda pikirkan. Cara Anda menetapkan pikiran memengaruhi sikap dan pandangan hidup Anda. Jika Anda seorang pemikir negatif, kemungkinan besar Anda membayangkan peristiwa buruk terjadi-dan itu benar-benar terjadi. Pemikir positif, di sisi lain, melihat lebih banyak kejadian baik. Akibatnya, orang yang beruntung adalah mereka yang berpikir bahwa mereka beruntung. Lihatlah disposisi pemenang di kasino. Apakah mereka terlihat putus asa bahkan setelah kalah? Pemenang sejati memiliki sikap menang dan mereka memiliki pikiran pemenang. Jadi, Anda harus memiliki pikiran seorang pemenang karena pikiran itulah yang menang. Pikiran positif memiliki lebih banyak peluang untuk menang di lotere atau kasino daripada pikiran negatif. Anda tidak langsung menjadi pemenang, dan Anda mungkin tidak selalu menang, tetapi Anda selalu memiliki keunggulan—apakah Anda bermain roulette atau membeli tiket lotre.
Bukankah itu terlihat terlalu sederhana?
Cara ini terlihat sederhana namun tidak mudah karena sulit untuk menjadi positif di tengah hal-hal negatif yang ada di sekitar Anda. Jika ini semudah itu maka jutaan orang akan menang setiap hari karena mereka semua ingin menang. Tapi itu tidak cukup bahwa Anda ingin menang. Anda harus melihat diri Anda menang; Anda harus merasakannya di dalam hati Anda. Sekarang, berpikir atau membayangkan bahwa Anda akan menang sangat berbeda dengan terobsesi dan membeli terlalu banyak tiket lotre pada saat yang bersamaan. Anda bisa bersikap positif tetapi jangan pernah kehabisan uang karena Anda telah menghabiskan setiap sen untuk tiket lotere. Pikiran atas materi berarti bahwa Anda mendisiplinkan pikiran dan sikap Anda. Ini lebih mudah diucapkan daripada dilakukan tetapi Anda bisa mulai sekarang.
July 21, 2021 by admin 0 comments on "Perbedaan Antara Bermain Game Texas Holdem Langsung dan Bermain Online"
Perbedaan Antara Bermain Game Texas Holdem Langsung dan Bermain Online
Post thumbnail
Jika Anda terbiasa bermain Texas holdem online, Anda akan memiliki pengalaman yang sama sekali berbeda ketika Anda mulai bermain holdem langsung. Ada begitu banyak perbedaan antara permainan holdem online dan permainan langsung yang dimainkan di ruang poker sehingga permainan langsung awal mungkin luar biasa saat pertama kali Anda bermain. Mari kita telusuri beberapa perbedaannya.
Tangan dimainkan per Jam
Online, jika Anda hanya bermain di satu meja, Anda akan bermain sekitar 60 tangan per jam. Tentu saja, angka ini dapat sedikit meningkat atau menurun, tetapi ini adalah titik awal yang cukup bagus. bandar togel terpercaya indonesia Jika Anda adalah pemain online yang mahir, Anda bermain di dua meja atau lebih sekaligus. Beberapa pemain yang saya kenal bermain di 16 meja di dua situs berbeda secara bersamaan. Batas online saya adalah empat tabel aktif pada hari yang sangat baik. Bermain di empat meja saya akan melihat sekitar 240 tangan per jam.
Di ruang poker saya hanya bisa bermain di satu meja. Untuk melakukan sebaliknya secara fisik tidak mungkin. Saya akan melihat sekitar 30 tangan per jam. Tampaknya game tersebut akan tampak dalam gerakan lambat bagi pemain online, tetapi sebenarnya tidak. Ada begitu banyak hal yang terjadi di meja sehingga sulit untuk diikuti sampai Anda terbiasa dengan keributan itu.
Pada saat yang sama, mereka yang terbiasa dengan aksi online tanpa henti akan sering menjadi tidak sabar dengan permainan langsung.
Kartu Lubang
Secara online, kartu hole Anda menghadap ke atas. Mereka tidak pernah meninggalkan bidang penglihatan Anda kecuali Anda mengotorinya dan bahkan kemudian mereka dapat diambil dengan mouseover sederhana. Anda tidak pernah melupakan apa yang Anda miliki karena itu selalu ada.
Di ruang poker langsung, kartu Anda dibagikan tertutup dan, setelah melihat dan memutuskan untuk bermain, sebagian besar pemain menjatuhkan chip di atasnya sebagai perlindungan. Anda mengandalkan memori saat memainkan tangan Anda.
Di meja poker langsung ada dua aliran pemikiran tentang melihat kembali kartu Anda. Aliran pertama menyatakan bahwa melihat ke belakang memberi lawan Anda terlalu banyak informasi dan menyarankan agar Anda tidak pernah melihat ke belakang. Aliran pemikiran lain menyarankan bahwa melihat tidak benar-benar memberi lawan informasi lebih banyak daripada yang sudah mereka miliki sehingga lebih baik untuk memastikan daripada menyesal. Mereka mengatakan pergi ke depan dan melihat ketika Anda perlu dan bahkan kadang-kadang ketika Anda tidak.
Waktu Pengambilan Keputusan
Tidak hanya lebih banyak tangan yang dimainkan per jam online tetapi waktu yang diberikan untuk membuat keputusan yang sulit sangat singkat. Membuat keputusan dengan cepat seringkali dapat menyebabkan salah membaca, jadi saya menemukan bahwa ketat benar-benar benar secara online.
Namun, di meja langsung, para pemain diberikan kebebasan yang luas dalam waktu yang diizinkan untuk membuat keputusan sulit di holdem tanpa batas. Bukan hal yang aneh bagi pemain untuk meminta maaf karena mengambil terlalu banyak waktu ketika membuat pilihan yang sulit. Hal ini juga tidak pernah terdengar bagi lawan untuk “memanggil jam” pada pemain mengambil terlalu banyak waktu, meskipun ini cukup langka dan dianggap perilaku buruk.
Ketika saya bermain live, saya mencoba untuk mengambil jumlah waktu yang sama untuk setiap keputusan, bahkan yang mudah. Tapi, terkadang saya terpaksa mengambil keputusan yang sulit dan saya tidak ragu untuk meluangkan waktu yang saya butuhkan untuk membuat permainan saya. Ini, tentu saja, memperlambat permainan dengan cara yang tidak dapat ditoleransi oleh game online.
Keributan di Meja Langsung
Online Anda hanya memiliki kotak obrolan untuk mengganggu jalan pikiran Anda dan jika itu mengganggu Anda dapat membisukan pemain yang menyinggung. Online tidak ada yang menawarkan minuman gratis, dealer diam, tidak ada percakapan yang terjadi saat pemain tidak ada di tangan.
Semua ini tidak benar saat bermain langsung. Percakapan berlangsung terus-menerus. Poker adalah permainan sosial dan ini adalah bagian darinya. Ada beberapa tangan di mana beberapa server tidak menerima pesanan minuman gratis. Ada kebisingan dari meja lain dan, di satu ruang poker tempat saya bermain, dentang keras mesin slot tidak pernah berhenti. Semua keributan ini cenderung mengganggu pemikiran Anda jika Anda tidak bisa menutupnya.
Meskipun ini bukan satu-satunya perbedaan antara game online dan live, ini adalah yang paling umum. Dibutuhkan beberapa waktu untuk membiasakan diri saat Anda beralih dari isolasi game online ke game holdem langsung. Saya membuat transisi itu dan sekarang saya lebih suka kontak sosial dari permainan langsung.
Todd Fishel adalah pemilik Rahasia Holdem Terbaik.
Posts navigation
1 2 3 4 Next →
Primary Sidebar
Search for:
Search
Recent Posts
Poker online perjudian terbaik
Taruhan Olahraga – Beberapa Fakta Singkat
Kapan Penjudi Menghasilkan Uang Paling Banyak?
Roulette – Tidak Perlu Keterampilan
Apa itu Kalkulator Lotere dan Bagaimana Cara Meningkatkan Kemenangan Kita?
Archives
June 2022
May 2022
April 2022
March 2022
February 2022
January 2022
December 2021
November 2021
October 2021
September 2021
August 2021
July 2021
June 2021
May 2021
April 2021
March 2021
February 2021
January 2021
December 2020
November 2020
October 2020
September 2020
August 2020
July 2020
June 2020
May 2020
April 2020
March 2020
February 2020
January 2020
December 2019
November 2019
October 2019
September 2019
August 2019
July 2019
June 2019
May 2019
April 2019
March 2019
February 2019
January 2019
December 2018
November 2018
October 2018
September 2018
August 2018
July 2018
June 2018
May 2018
April 2018
March 2018
Latest News
Dapatkan keuntungan dan kesenangan saat bermain terasa di slot online anti rungkat MPLAYSLOT dengan game casino online terlengkap di Indonesia.
Kelebihan bermain di Slot Gacor Tanpa Potongan LGOGACOR bisa betting secara online baik di pc, android, ios dengan fasilitas live chat 24 jam.
LGO188 adalah Agen Judi slot deposit pulsa di Indonesia yang telah menyediakan jasa judi slot sejak tahun 2016 dan selalu memberikan pelayanan yang memuaskan.
Situs Slot Gacor Online LGOHoki menghadirkan beragam transaksi seperti deposit bank lokal Indonesia, slot deposit pulsa TSEL dan XL dan Multi transaksi online Lainnya.
Selamat datang di Situs Slot Gacor yang memiliki berbagai fasilitas judi terbaik yang aman dan nyaman untuk para bettor bertaruh.
AsiaSloto adalah Slot gacor hari ini dengan berbagai macam pilihan game yang seru, aman dan terjangkau pasti menguntungkan.
agen slot deposit pulsa MBAHSLOT mempunyai fasilitas yang membuat anda lebih mudah untuk bertransaksi melalui perbankan.
UG212 hadir untuk anda yang ingin menyalurkan hobi bermain Agen slot online uang asli dengan sertifikasi resmi dari nexus engine.
Situs judi slot online winrate tertinggi dari Kios Slot 88 memberikan kenyamanan buat semua member untuk bermain live casino dari provider DREAM GAMING.
Situs Judi Slot Online terbaik UGSlot menyediakan Fitur E-Wallet yang memudahkan semua member untuk memindahkan saldo ke semua permainan dengan aman dan cepat.
Situs Judi Slot Terpercaya dengan sistem transparansi, keunggulan selanjutnya dari situs UGSlot menggunakan sistem transparansi dalam manajemen dan pengelolaan.
Situs slot mpo juga dikenal dengan baik sebagai salah satu penyedia agen live casino dengan live streaming bersama dealer sexy yang selalu setia menemani anda.
Jangan ragu untuk bergabung bersama situs slot mpo online karena telah tersedia berbagai jenis pembayaran lengkap dan mudah seperti deposit via bank lokal ternama.
Bandar togel online Toto188 dapat membantu seluruh member kami dalam meracik nomor prediksi untuk pasaran togel yang mereka ingin pasang taruhan Togel Online.
USAHA GROUP sebagai situs judi bonus slot terbaik dan paling gacor sehingga kepuasan bermain game slot online online akan tercipta apalagi jika anda bergabung.
Situs slot online terbesar mudah mendapatkan jackpot ratusan juta rupiah setiap harinya. Segera bergabung dan raih hadiahnya bersama MPO800.
Usaha188 merupakan salah satu daftar situs judi slot online terpercaya 2021 di Indonesia yang menyediakan beraneka ragam game judi online terbaik.
Mpo555 merupakan Situs Judi Online Terpercaya yang menyediakan permainan live Casino dengan tampilan dinamis.
MPOGOAL merupakan situs Judi Slot Online Terbesar dengan minimal deposit yang terjangkau untuk para bettor.
MPO100 adalah Daftar Slot Online terbesar di Indonesia yang menyediakan semua jenis permainan seperti sportbook.
agen slot online terbaik MPO500 menjadi salah satu situs terbaik di bidang slot online, Karena selalu melakukan pembayaran langsung.
QQLucky8 Bandar Judi Online Terpercaya menfasilitasi para member setia dengan Promo Bonus Terbesar dengan syarat dan ketentuan berlaku pada informasi promo bonus kami.
MPO868 agen bola terpercaya yang menyediakan permainan judi bola, tangkas online, CBO855 dan Crown Casino. Sebagai agen bola terpercaya, kami tawarkan permainan teruji.
VIVA99 sebagai website judi online paling dipercaya menyiapkan game dominoqq dan website poker online yang aman dan terjangkau
Obor138 merupakan penyedia permainan 138 Slot online yang sangat digemari bettor. Sekarang anda hanya perlu melakukan registrasi di situs Obor138.

content-type: text/plain

warc-type: conversion

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id

label: en


content:
Ngobrolin.id — Terkadang, ada beberapa orang yang kurang siap menghadapi umur kepala dua, seperti 20 tahun ke atas. Pada usia tersebut juga rentan terjadi quarter life crisis yang bisa membuat hati gelisah tak menentu. Berikut ini beberapa ketakutan yang kerap dialami oleh seseorang saat memasuki umur 20 tahun ke atas atau memasuki fase dewasa.
Takut kesepian
Semakin dewasa, lingkaran pertemanan akan semakin mengecil. Entah itu karena teman-teman sudah sibuk dengan pendidikannya, kariernya, bisnisnya, atau sibuk dengan keluarga kecilnya. Terkadang, rasa takut kesepian itu semakin menguat saat kamu sedang sendirian, tidak memiliki pasangan. Rasa kesepian itu bisa berbahaya jika kamu biarkan berlarut-larut.
Sebenarnya, kesepian itu wajar dan pasti dialami oleh semua orang. Kamu juga harus sadar meskipun teman-teman main kamu sudah tidak bisa bersama, kamu masih punya keluarga atau teman lain di kehidupanmu saat ini. Jangan biarkan rasa kesepian itu terus menghantui kamu sampai kamu malas untuk beraktivitas.
Takut gak punya uang
Semakin dewasa kamu memang harus mandiri, menghasilkan uang sendiri untuk memenuhi seluruh kebutuhan hidup. Ada perasaan enggan yang menyelinap untuk meminta uang lagi ke orangtua ketika kondisi keuangan sedang tidak baik. Sebenarnya, rasa takut ini bisa jadi motivasi kamu untuk terus berkembang pada karier atau bisnis yang sedang kamu rintis.
Rasa takut tersebut jangan hanya dirasakan, tetapi juga perlu diatasi. Salah satunya dengan mempelajari manajemen keuangan pribadi yang baik dan tidak boros. Belajar menahan keinginan untuk masa depan yang lebih baik.
Takut gagal
Takut gagal sebenarnya bisa dirasakan oleh siapa saja di seluruh jenjang umur. Namun, rasa takut gagal semakin membesar saat kamu sudah dewasa dan mulai mengetahui kehidupan lebih dekat. Kegagalan sering menimbulkan banyak hal negatif, seperti rasa kecewa, merasa tak berharga, dan pesimis.
Kata motivator, setiap orang punya jatah gagalnya masing-masing, yang berarti semua orang pasti pernah gagal. Jadi, jangan pernah putus asa memang kalimat yang klise tapi benar. Kamu gak boleh menyerah karena pasti ada jalan ketika kamu berusaha untuk memperbaikinya.


content:
Ngobrolin.id — Belum lama ini dunia maya sedang dihebohkan dengan pendapat penonton film Selesai yang disutradarai oleh dr. Tompi dan naskahnya ditulis oleh Imam Darto. Salah satu yang membuat heboh adalah promosi film yang sempat menggemparkan dunia maya. Kala itu Gading Marten sebagai Broto mengunggah foto mesra bersama Ariel Tatum yang berperan sebagai Ayu.
Unggahan tersebut sempat mengecoh warganet yang mengira mereka berdua menjalin hubungan asmara. Setelah itu, nyatanya unggahan tersebut tak lebih dari sekadar promosi film. Namun, ternyata banyak yang kecewa setelah menonton film ini.
Film Selesai sudah tayang di bioskopindonesia.com dengan rating 17 ke atas. Kesan pertama kali saat menonton filmnya adalah tone gambar yang cukup unik. Awalnya, gambar film ini menggunakan nuansa kuning, seperti sendu mungkin? Tapi, lama-kelamaan warnanya semakin jelas.
Mungkin tone warna pada film tersebut menandakan kondisi rumah tangga Broto dan Ayu di sepanjang jalan cerita. Yang pada awalnya terasa suram, sendu, tidak jelas, dan samar-samar, kemudian berubah menjadi lebih jelas.
Sebetulnya, secara keseluruhan film ini tidak begitu jelek banget, kok. Bagian monolog Ayu pada awal cerita sangat cocok menggambarkan sosoknya yang tengah jenuh dengan kondisi rumah tangga dan suaminya. Monolog di akhir cerita juga terbilang keren, di mana Ayu digambarkan sebagai pasien kesehatan mental.
Busana yang dikenakan Ayu juga juga sangat anggun, sangat pas mendeskripsikan sosok istri yang masih muda, mandiri, tegas, dan cantik.
Hal lain yang tak kalah menarik dari film ini adalah rumah Broto dan Ayu. Rumah mereka mungkin menjadi salah satu idaman pasangan suami istri muda saat ini.
Namun, yang agak mengganggu adalah penampilan kulkas kecil di dapur. Kenapa untuk rumah besar dengan penghuni yang terbilang berada karena Ayu dan Broto sama-sama memiliki mobil, tetapi ukuran kulkasnya kecil. Apakah ini menjadi simbol kalau mereka jarang makan di rumah sehingga jarang menyimpan stok makanan atau itu hanya miss yang terlewat?
Selanjutnya, hal bagus dalam film ini adalah konspirasi ibu dari Broto yang ingin menyelamatkan rumah tangga anak dan menantu kesayangannya. Dan terakhir, mungkin plot twist dalam film ini akan bagus jika digarap lebih matang sehingga makna yang ingin mereka bawa bisa lebih tersampaikan dengan baik. Padahal, isi pesan film ini bisa terbilang bagus lho! Film ini membawa pesan kesehatan mental pasangan suami istri.
Beberapa bagian bumbu komedi film ini terlalu berlebihan, jadi terasa seperti tidak menyatu pada kondisi. Tapi, itu hanya sebagian, ada beberapa bagian komedi yang terasa cocok dan benar-benar menghibur.