Unlocking the Mystery: Resizing Android Dimensions with HandBrake

How to Resize Android Dimensions in HandBrake

Many people inquire about the difficulty of resizing from 1920x1080 to 1080x1920. Here's how to resize Android dimensions in HandBrake. The following images are provided so that friends can directly understand what needs to be done.

The quest to resize from 1920x1080 to 1080x1920 has stumped many. Enter the realm of resizing Android dimensions with HandBrake. Picture this: you're navigating through a labyrinth of settings, unsure of which path leads to your desired outcome. Fear not, for here we shed light on this enigma, providing a step-by-step guide accompanied by illustrative images.

Imagine the frustration of trying to fit a square peg into a round hole; that's the struggle many face when attempting to adapt video dimensions for mobile viewing. But fear not, fellow travelers on the digital highway, for we have uncovered the secret to making your videos seamlessly compatible with Android devices.

By following these meticulously crafted instructions, you'll transform the daunting task of resizing dimensions into a breeze. Gone are the days of confusion and frustration; with HandBrake as your guide, you'll navigate the twists and turns of video editing with ease.

So, if you've ever found yourself scratching your head over how to make your videos mobile-friendly, fret no more. Embrace this newfound knowledge and embark on a journey towards seamless video adaptation. After all, in a world where mobile devices reign supreme, mastering the art of resizing Android dimensions is a skill worth acquiring.

So, resizing dimensions to make it more mobile-friendly is now easier than ever. If you've struggled with this before, worry no more!

Cara terbaik belajar Machine learning tentang seleksi fitur

Belajar tentang seleksi fitur dalam machine learning bisa menjadi langkah penting untuk meningkatkan kinerja model. Berikut adalah beberapa cara terbaik untuk mempelajarinya:

1. Dasar-dasar Machine Learning:

   - Sebelum melangkah ke seleksi fitur, pastikan Anda memiliki pemahaman dasar tentang machine learning. Kursus online dari Coursera, edX, atau Udacity bisa sangat membantu.

2. Buku dan Materi Bacaan:

   - Baca buku seperti "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" oleh Aurélien Géron. Buku ini memberikan penjelasan yang baik tentang teknik-teknik seleksi fitur.

3. Online Tutorials dan Blog:

   - Banyak tutorial dan blog yang dapat membantu. Situs seperti Towards Data Science di Medium atau blog dari situs-situs seperti Analytics Vidhya sering kali memiliki artikel yang bermanfaat tentang seleksi fitur.

4. Kursus Online:

   - Lakukan kursus khusus mengenai seleksi fitur di platform seperti Coursera, Udacity, atau DataCamp. Kursus ini sering mencakup teori dan praktik.

5. Pemahaman Metode Seleksi Fitur:

   - Univariate Selection: Gunakan teknik statistik untuk memilih fitur yang memiliki hubungan kuat dengan variabel target.

   - Recursive Feature Elimination (RFE): Metode ini bekerja dengan berulang kali membangun model dan mempertahankan fitur paling penting.

   - Tree-based Methods: Model seperti Random Forest atau Gradient Boosting sering kali memiliki fitur penting yang bisa digunakan untuk seleksi.

   - L1 Regularization (Lasso): Lasso dapat mengurangi koefisien fitur yang tidak penting ke nol, sehingga secara otomatis melakukan seleksi fitur.

6. Latihan dan Implementasi:

   - Praktekkan teknik-teknik ini pada dataset nyata. Platform seperti Kaggle menyediakan banyak dataset dan kompetisi yang bisa menjadi media latihan yang baik.

7. Komunitas dan Diskusi:

   - Bergabunglah dengan komunitas online seperti Stack Overflow, Reddit, atau forum-forum terkait machine learning. Tanya dan diskusikan masalah atau teori dengan anggota lain untuk memperdalam pemahaman Anda.

8. Dokumentasi Library:

   - Baca dokumentasi dari library populer seperti Scikit-learn. Dokumentasi ini sering kali mencakup penjelasan dan contoh implementasi fitur seleksi.

Sumber: https://www.micoope.com.gt/?o=svm-feature-selection-and-kernels-by-pier-paolo-ippolito-nn-zm4W9bSV

Pembelajaran yang baik biasanya kombinasi dari teori dan praktek. Jangan ragu untuk mencoba berbagai metode dan melihat mana yang paling sesuai dengan dataset dan tujuan Anda.

Android Emulator untuk Simulasi Android di Laptop

Ada beberapa emulator Android yang populer untuk menjalankan aplikasi Android di laptop. Berikut beberapa di antaranya:

- Bluestacks: Salah satu emulator Android yang paling populer dan mudah digunakan. Bluestacks mendukung berbagai aplikasi dan game Android.

- Nox Player: Emulator Android lain yang bagus dengan berbagai fitur seperti keyboard dan kontroler gamepad yang dapat disesuaikan.

- Genymotion: Lebih fokus pada pengembangan aplikasi Android, Genymotion memberikan berbagai konfigurasi perangkat dan versi Android yang berbeda untuk pengujian aplikasi.

- Android Studio's AVD (Android Virtual Device) Manager: Jika Anda seorang pengembang, Anda mungkin ingin menggunakan emulator bawaan dari Android Studio yang memberikan kontrol yang lebih besar atas konfigurasi emulator.

- LDPlayer: Emulator Android yang fokus pada gaming, dengan dukungan untuk keyboard dan mouse, serta performa yang optimal untuk game-game berat.

Sebelum mengunduh dan menginstal emulator, pastikan spesifikasi laptop Anda memadai, terutama jika Anda berencana untuk menjalankan aplikasi atau game yang lebih berat secara grafis. Selain itu, pastikan emulator tersebut kompatibel dengan sistem operasi dan perangkat keras Anda.

Untuk menjalankan melalui AVD dengan cmd (command line) bisa lihat gambar berikut:

Microsoft Windows [Version 10.0.22621.3296]

(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\Users\dell>F:

F:\>cd F:\JAVA\sdk\emulator

F:\JAVA\sdk\emulator>emulator -list-avds

INFO    | Storing crashdata in: C:\Users\dell\AppData\Local\Temp\\AndroidEmulator\emu-crash-34.2.13.db, detection is enabled for process: 30548

Pixel_3a_API_34_extension_level_7_x86_64

F:\JAVA\sdk\emulator>emulator -avd Pixel_3a_API_34_extension_level_7_x86_64

Belajar mengetahui metode evaluasi dalam machine learning

Evaluasi dalam machine learning sangat penting untuk memahami seberapa baik model yang kita buat bekerja. Berikut adalah beberapa metode evaluasi yang umum digunakan:

1. Train-Test Split

Ini adalah metode dasar di mana data dibagi menjadi dua bagian: satu untuk melatih model (train) dan satu lagi untuk menguji model (test). Biasanya, pembagian dilakukan dengan perbandingan 70-30 atau 80-20.

2. K-Fold Cross-Validation

Pada metode ini, data dibagi menjadi k subset (folds). Model dilatih k kali, setiap kali menggunakan satu fold sebagai data uji dan sisa k-1 sebagai data latih. Hasil akhir adalah rata-rata dari semua iterasi ini, memberikan ukuran evaluasi yang lebih stabil.

3. Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

LOOCV adalah kasus khusus dari k-fold cross-validation di mana k sama dengan jumlah sampel dalam dataset. Setiap sampel digunakan satu kali sebagai data uji sementara sampel lainnya digunakan untuk melatih model. Ini sangat memakan waktu tetapi memberikan evaluasi yang sangat komprehensif.

4. Stratified K-Fold Cross-Validation

Mirip dengan k-fold, tetapi memastikan bahwa distribusi kelas di setiap fold serupa dengan distribusi kelas di dataset asli. Ini sangat berguna untuk data yang tidak seimbang.

Metode Evaluasi Model

1. Confusion Matrix

Digunakan untuk binari dan klasifikasi multi-kelas, matriks ini menunjukkan jumlah true positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP), dan false negatives (FN). Dari sini, kita bisa menghitung metrik-metrik berikut:

- Accuracy: `(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)`

- Precision: `TP / (TP + FP)`

- Recall (Sensitivity): `TP / (TP + FN)`

- F1-Score: Harmonik rata-rata dari precision dan recall.

2. ROC Curve dan AUC

ROC (Receiver Operating Characteristic) curve digunakan untuk memahami trade-off antara true positive rate dan false positive rate pada berbagai threshold. AUC (Area Under Curve) memberikan ukuran umum dari performa model, di mana 1 adalah performa sempurna dan 0.5 adalah performa acak.

3. Mean Absolute Error (MAE)

Digunakan untuk regresi, MAE mengukur rata-rata absolut dari kesalahan antara prediksi dan nilai sebenarnya.

4. Mean Squared Error (MSE)

Mirip dengan MAE tetapi mengkuadratkan kesalahan sebelum menghitung rata-rata. Ini memberikan penalti yang lebih besar untuk kesalahan yang lebih besar.

5. R-squared (R²)

Mengukur seberapa baik model menjelaskan variabilitas data. Nilai 1 menunjukkan model sempurna, sementara nilai 0 menunjukkan model yang tidak lebih baik dari rata-rata sederhana.

Memahami metode ini membantu kita memilih model terbaik dan memahami kekurangan serta kelebihan dari setiap model dalam konteks data yang kita miliki.