Cara Setting Kualitas Upload Video Youtube. Setelah proses upload selesai, video Anda akan tersedia untuk di-streaming dalam kualitas rendah di berbagai jenis perangkat. Setelah pemrosesan resolusi tinggi selesai, kualitas video yang lebih tinggi akan tersedia. Perlu waktu 4 kali lebih lama untuk memproses video dengan kualitas 4K agar dapat tersedia setelah upload selesai. Memeriksa kualitas videoUntuk melihat apakah pemrosesan video dengan kualitas yang lebih tinggi telah selesai, periksa halaman tonton video. Pelajari cara mengubah kualitas video Anda. .
Wajib Tahu !, Cara Upload Video ke Youtube dengan Kualitas HD
“Jadi, kalau sobat nonton video youtube saya diatas, coba perhatikan gerakan mereka, jika diteliti maka setiap gerakan ada sedikit bayangan dengan hasil blur. Itu videonya saya buat dengan laju bingkai 30.”Memilih resolusi dengan kualitas High Definition (HD), minimal 1080pixelAtur Audio Codec menjadi → AAC-LC, kemudia perhatikan pada bagian Channels. Pengaturan Video Codec →H264Frame Rates harus kamu sesuaikan dengan video asli, hal bertujuan agar agar hasilnya tidak rusakSimpan file video dengan format yang direkomendasikan. )Sebelum mulai serius menjadi youtuber, istilah di atas tidak begitu saya indahkan, namun ketika serius mau upload video ke youtube dengan hasil maksimal, kualitas HD dan tidak kabur, maka saya perlu mempelajari istilah tersebut. Semakin tinggi angkanya, maka semakin bagus hasilnya, namun kuota juga nambah lho hehehe.Tahap terakhir yang saya lakukan adalah mengatur kualitas upload video di akun youtube saya. .
Cara Upload Video di YouTube Agar Tidak Pecah, Gampang Banget!
Sebagai youtuber, tantangan upload video tidak hanya terletak pada bagaimana memastikan supaya konten tidak ada yang melanggar copyright, tetapi juga bagaimana supaya kamu wajib tahu bagaimana cara upload video di YouTube agar tidak pecah. Cara Upload Video di YouTube Tidak Pecah, Kualitas HDBanyak youtuber pemula penasaran Mengapa ketika edit video tampak kualitas gambar jernih namun setelah upload ke Youtube justru hasilnya kurang maksimal karena terkadang jernih atau terkadang kabur.
Untuk mengatasi hal tersebut, kamu bisa mempelajari beberapa cara upload video di YouTube agar tidak pecah sebagaimana berikut:1. Artinya jika kamu ingin mempelajari cara upload video di YouTube agar tidak pecah, maka pastikan bahwa video yang kamu buat mempunyai kualitas bagus. Incoming search terms:https://suksespedia id/cara-upload-video-di-youtube-agar-tidak-pecah/cara uploaded video youtube tidak pecahcara agar video jernih ketika di uploadhttps://suksespedia id/cara-upload-video-di-youtube-agar-tidak-pecah/#:~:text=Resolusi paling populer bagi para dapat mempengaruhi kuota penggunaan datakualitas video yg akan di upload ke youtubehttps://suksespedia id/cara-upload-video-di-youtube-agar-tidak-pecah/#:~:text=Agar hasil bagus, sebaiknya upload dapat mempengaruhi kuota penggunaan dataupload yutube buramcara upload yt tidak pecahcara upload video youtube kualitas baguscara upload video 720p youtube2Bagikan ini: FacebookX .
Cara Upload Video ke YouTube agar Tidak Buram, Ini Tipsnya
Tak hanya itu, kamu juga bisa mengunggah video dengan kecepatan frame lebih rendah. Misalnya, saat kamu beralih dari resolusi 4K ke 1080p, maka waktu pemrosesan yang diperlukan untuk menyediakan opsi HD bagi penonton video jauh lebih singkat. .
Teuku Daffa on LinkedIn: Mas daf, aku gagal interview mulu deh
Dream as high as you can, you will achieve it as long as you push hard enough! I remembered once in my lifetime i asked myself, “what is the purpose of my life?” Though question to be answered, isn’t it? But daffa is still daffa, i pushed myself so hard, but tried to think smart. And, i see, but i didn’t feel any pain during the last two years giving value to people, i only felt challenges! This is only a story i made to make you keep on moving, my friend! .
Tutorial Notebook Jupyter Vertex AI
Langkah-langkah tutorial Formalkan eksperimen model dalam skripJalankan pelatihan model menggunakan skrip lokal di Vertex AI TrainingLihat parameter dan metrik eksperimen ML di Eksperimen Vertex AI ColabGitHubVertex AI WorkbenchVertex AI ExperimentVertex ML MetadataPelatihan kustomMulai menggunakan Vertex AI ExperimentsPelajari cara menggunakan Vertex AI Experiments saat melakukan pelatihan dengan Vertex AI. Pelajari cara mengevaluasi resource model Vertex AI melalui tugas pipeline Vertex AI menggunakan google_cloud_pipeline_components: Pelajari Evaluasi Model Vertex AI lebih lanjut.
Pelajari cara mengevaluasi resource model Vertex AI melalui tugas pipeline Vertex AI menggunakan google_cloud_pipeline_components: Pelajari Evaluasi Model Vertex AI lebih lanjut. Membuat Pipeline Vertex AI yang ColabGitHubVertex AI WorkbenchPipeline Vertex AIPenyesuaian Hyperparameter Vertex AIMulai menggunakan komponen pipeline Vertex AI Hyperparameter Tuning. Jalankan CustomContainerTrainingJob Vertex AI SDK ColabGitHubVertex AI WorkbenchVertex AI VizierMengoptimalkan banyak objektif dengan Vertex AI Vizier.
.
Cara menggunakan alias versi model
Alias model adalah referensi bernama yang dapat diubah untuk versi model yang unik dalam resource model. Selain alias default, Anda dapat membuat dan menetapkan alias kustom Anda sendiri ke model di Model Registry.
Di Model Registry, Anda dapat melihat sekilas versi model mana yang memiliki alias default dengan melihat kolom alias. Buka halaman Model Registry Dari Model Registry, pilih nama model yang ingin Anda edit. Menghapus alias modelSaat Anda menghapus versi model yang diberi alias default, alias akan otomatis ditetapkan ke versi terbaru berikutnya. .
Mengonfigurasi penjelasan berbasis contoh
Untuk menggunakan penjelasan berbasis contoh, Anda harus mengonfigurasi penjelasan dengan menentukan explanationSpec saat mengimpor atau mengupload Model ke Model Registry. Ini biasanya merupakan langkah yang paling memakan waktu saat menggunakan penjelasan berbasis contoh.
Contoh berikut berasal dari notebook penjelasan berbasis contoh klasifikasi gambar:{"id": "0", "bytes_inputs": {"b64": "..."}} {"id": "1", "bytes_inputs": {"b64": "..."}} {"id": "2", "bytes_inputs": {"b64": "..."}}Vertex AI memungkinkan Anda memperbarui indeks tetangga terdekat atau konfigurasi Example . Mengabaikan konfigurasi saat mendapatkan penjelasan onlineSaat meminta penjelasan, Anda dapat mengganti beberapa parameter dengan cepat dengan menentukan kolom ExplanationSpecOverride . Misalnya, untuk memastikan keragaman penjelasan, pengguna dapat menentukan parameter crowding yang menyatakan bahwa tidak ada satu jenis contoh pun yang terlalu terwakili dalam penjelasan. .
Memigrasikan aplikasi Anda ke Vertex AI
Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model sentimen teks, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Text Sentiment Analysis" di salah satu lingkungan berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model ekstraksi entity teks, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Text Entity Extraction" di salah satu lingkungan berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model klasifikasi teks, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Text Classification" di salah satu lingkungan berikut:Klik salah satu perjalanan pengguna berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI dan data tabel untuk melatih dan men-deploy model, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Tabular Binary Classification" di salah satu lingkungan berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model klasifikasi video, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Video Classification" di salah satu lingkungan berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model pelacakan objek, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Video Object Tracking" di salah satu lingkungan berikut:Klik salah satu perjalanan pengguna berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model deteksi objek, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Image Object Detection" di salah satu lingkungan berikut:Untuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model klasifikasi gambar, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: AutoML Image Classification" di salah satu lingkungan berikut:Klik salah satu perjalanan pengguna berikut:AI PlatformKlik salah satu perjalanan pengguna berikut:AI Platform: Melatih dan men-deploy model XGBoost dengan versi runtime yang dihostingUntuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI untuk melatih dan menggunakan model XGBoost dengan container bawaan, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: Custom XGBoost model with prebuilt training container"di salah satu lingkungan berikut: Jalankan di Colab | Buka di dalam notebook Vertex AI Workbench yang dikelola pengguna | Lihat di GitHubBaca perbedaan antara produk AI Platform dan Vertex AI, lalu gunakan tabel berikut untuk membantu memigrasikan API Anda. Langkah AI Platform Vertex AI Melatih model projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get Men-deploy model projects.models.create projects.locations.models.upload projects.models.versions.create Buat prediksi batch Prediksi batch AI Platform tidak didukung untuk XGBoost.
Langkah AI Platform Vertex AI Melatih model projects.jobs.create projects.locations.customJobs.create projects.jobs.get projects.locations.customJobs.get Men-deploy model projects.models.create projects.locations.models.upload projects.models.versions.create Buat prediksi batch Prediksi batch AI Platform tidak didukung untuk scikit-learn. Kembali ke atasPrediksi AI Platform: Mengirimkan tugas prediksi batch untuk model TensorFlow yang dihostingUntuk melihat contoh cara menggunakan Vertex AI guna mengirim tugas prediksi batch untuk model TensorFlow yang dihosting, jalankan notebook Jupyter "Vertex AI Migration: Custom Image Classification with prebuilt training container" di salah satu lingkungan berikut: Jalankan di Colab | Buka di dalam notebook Vertex AI Workbench yang dikelola pengguna | Lihat di GitHubBaca perbedaan antara produk AI Platform Prediction dan Vertex AI, lalu gunakan tabel berikut untuk membantu memigrasikan API Anda.
Kembali ke atasPelatihan AI Platform: Mengirim tugas pelatihan penyesuaian hyperparameter dengan TensorFlowBaca perbedaan antara produk AI Platform Training dan Vertex AI, lalu gunakan tabel berikut untuk membantu memigrasikan API Anda. .
Melatih model klasifikasi video
Pelatihan model dapat memerlukan waktu berjam-jam, bergantung pada ukuran dan kompleksitas data serta anggaran pelatihan, jika Anda menentukannya. Klik nama set data yang ingin Anda gunakan untuk melatih model agar dapat membuka halaman detailnya.
APIPilih tab di bawah ini untuk bahasa atau lingkungan Anda:Mengontrol pemisahan data menggunakan RESTAnda dapat mengontrol pembagian data pelatihan antara set pelatihan, validasi, dan pengujian. FractionSplit : TRAINING_FRACTION : Bagian dari data pelatihan yang akan digunakan untuk set pelatihan. "fractionSplit": { "trainingFraction": TRAINING_FRACTION , "validationFraction": VALIDATION_FRACTION , "testFraction": TEST_FRACTION },: FilterSplit :: TRAINING_FILTER : Item data yang cocok dengan filter ini digunakan untuk set pelatihan.
.