gading model search 2016

VideoSplash Ad on Prambors web streaming radio GrandFinal Gading Model Search 2016 at Jakarta Fashion Food & Festival 2016. JFFFke-15 kembali menghadirkan Gading Model Search (GMS) 2018 untuk menelurkan model-model berbakat yang dapat mengharumkan nama Indonesia. Sabtu, 20 November 2021; Cari. Network. Perjalanankarier Anya Geraldine nampaknya cukup menarik, pada awal kariernya di tahun 2016, Anya sudah aktif dalam dunia model. Hal ini dibuktikan ketika ia meraih juara pertama dalam ajang Gading Model Search pada tahun 2016. Ia pernah masuk ke sekolah model yang didirikan oleh Kimmy Jayanti, yakni Kimmy Jayanti School. GadingModel Search (GMS). 1,990 likes. One of the lead event of Jakarta Fashion & Food Festival (JFFF), held every year of May since 2004 mơ thấy người yêu có người khác. In this article, I will take you through a very powerful algorithm in Machine Learning, which is the Grid Search Algorithm. It is mostly used in hyperparameters tuning and models selection in Machine Learning. Here I will teach you how to implement this algorithm using python. At the end of this article, you will learn how to apply it in a real-life problem and how to choose the most effective hyperparameters for our Machine Learning model for great accuracy. What is Grid Search? Grid Search is used in Fine-tuning a Machine Learning model. Let’s assume that you have a shortlist of promising models. You now need to fine-tune them. So how you will do that? One option would be to fiddle with the hyperparameters manually until you find a great combination of hyperparameter values. This would be very tedious work, and you may not have time to explore many combinations. Instead, you can use the Grid Search Algorithm to look for you. All you need to do is tell it which hyperparameters you want it to experiment with and what values to try out, and it will use cross-validation to evaluate all the possible combinations of hyperparameters values. You should also know that you can treat some of the data preparation steps as hyperparameters. For example, the grid search will automatically find out whether or not to add a feature you were not sure about. It may similarly be used to automatically find the best way to handle outliers, missing features, feature selection, and more. Training a Deep Learning Model Now let’s see how we can implement the Grid Search Algorithm in Deep Learning. The dataset I will use here is based on diabetes, which can be easily downloaded from here. Now let’s start with importing the necessary libraries from import GridSearchCV, KFold from import Sequential from import Dense, Dropout from import KerasClassifier from import Adam import sys import pandas as pd import numpy as npCode language Python python Now let’s import and read the dataset. columns = ['num_pregnant', 'glucose_concentration', 'blood_pressure', 'skin_thickness', 'serum_insulin', 'BMI', 'pedigree_function', 'age', 'class'] data_path = df = names=columns language Python python Now let’s remove the unnecessary rows and replace the NaN values with 0. Remove first 9 non-data rows df = Replace NaN Not a Number values with 0 in each column for col in columns df[col].replace0, inplace=True Drop all rows with missing values dataset = Convert dataframe to numpy arrayCode language Python python Now I will divide the dataset into features and labels by using the Standard Scalar method. X = dataset[,08] Y = dataset[, 8].astypeint Normalize the data using sklearn StandardScaler from import StandardScaler scaler = StandardScaler.fitX Transform and display the training data X_standardized = data = language Python python Now I will create function to create a deep learning model. def create_modellearn_rate, dropout_rate Create model model = Sequential input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu' input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu' activation='sigmoid' Compile the model adam = Adamlr=learn_rate optimizer=adam, metrics=['accuracy'] return modelCode language Python python Now, I will implement a grid search algorithm but to understand it better let’s first train our model without implementing it. Declare parameter values dropout_rate = epochs = 1 batch_size = 20 learn_rate = Create the model object by calling the create_model function we created above model = create_modellearn_rate, dropout_rate Fit the model onto the training data Y, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1Code language Python python Epoch 1/1 130/130 [==============================] - 0s 2ms/step - loss - accuracy So, we have got an accuracy of 60 percent without implementing the grid search algorithm let’s see how much we can improve the accuracy after implementing the algorithm in our deep learning model. Implementing Grid Search Algorithm First I will modify the function that I created above because to use our Algorithm we need to apply some parameters to the create_model function. def create_modellearn_rate, dropout_rate Create model model = Sequential input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu' input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu' activation='sigmoid' Compile the model adam = Adamlr=learn_rate optimizer=adam, metrics=['accuracy'] return model Create the model model = KerasClassifierbuild_fn=create_model, verbose=1Code language Python python Now let’s apply our Algorithm and fit the data on it Define the parameters that you wish to use in your Grid Search along with the list of values that you wish to try out learn_rate = [ dropout_rate = [ batch_size = [10, 20, 30] epochs = [1, 5, 10] seed = 42 Make a dictionary of the grid search parameters param_grid = dictlearn_rate=learn_rate, dropout_rate=dropout_rate, batch_size=batch_size, epochs=epochs Build and fit the GridSearchCV grid = GridSearchCVestimator=model, param_grid=param_grid, cv=KFoldrandom_state=seed, verbose=10 grid_results = Y Summarize the results in a readable format print"Best {0}, using {1}".format means = stds = params = for mean, stdev, param in zipmeans, stds, params print'{0} {1} with {2}'.formatmean, stdev, paramCode language Python python Best using {'batch_size' 10, 'dropout_rate' 'epochs' 10, 'learn_rate' In the output, you can see it provides us with the best hyperparameters combination which improves the accuracy of our model that is 75 percent. Also, Read – GPUs Can Speed Up your Models. I hope you liked this article on the Grid Search Algorithm in Deep Learning. Feel free to ask your valuable questions in the comments section below. Follow Us Jakarta Fashion & Food Festival JFFF terus konsisten mendukung lahirnya talenta baru dalam industri fashion, khususnya modeling setiap tahunnya. Dalam rangkaian Fashion Festival, Gading Model Search GMS sudah hadir sejak tahun 2004 dan sudah banyak melahirkan model-model dengan prestasi yang membanggakan di tingkat nasional maupun Internasional. Sosok seperti Patricia Gunawan Patricia Gouw yang merupakan Runner Up Asia’s Next Top Model season 4 merupakan jebolan GMS 2009. Selain itu, ada pula Kezia Roslin Cikita Warouw Kezia Warouw yang pernah menjadi Putri Indonesia 2016 dan kontestan Miss Universe 2017, merupakan jebolan GMS 2015. baca juga Tes Kepribadian Cari Tahu Sesuatu Tidak Disukai Dari Jumlah Wajah Intip Yuk Cara Bikin Milo Cheese Pudding dengan Rasa yang Nyatu Banget Internet Bukan Terapis, Perilaku 'Oversharing' Berdampak Buruk Bunga Jelitha Ibrani, Putri Indonesia 2017 & kontestan Miss Universe 2018 pun juga lulusan dari GMS 2005. Gading Model Search 2019. Gading Model Search Documents Kompetisi GMS sendiri terdiri atas empat tahap, yaitu Audisi, Semi Final, Grand Final, dan Winners Announcement. Audisi GMS 2019 kali ini digelar di dua lokasi yaitu di kampus London School of Public Relations Jakarta dan audisi selanjutnya berlokasi di La Piazza, Summarecon Kelapa Gading. Sekitar 200 peserta audisi memanfaatkan kesempatan ini untuk menjadi seorang bintang model. Beberapa peserta bahkan datang dari luar daerah seperti Bandung, Yogyakarta dan Bali. Pada tahap pertama audisi GMS 2019 yang digelar 20 Mei lalu, peserta yang terpilih berhak mendapatkan kesempatan mengikuti tahap selanjutnya. Gading Model Search 2019. Gading Model Search Documents Audisi pun berlanjut pada 23 Juni lalu di La Piazza Summarecom Kelapa Gading. Sebanyak 80 pasang model masuk ke tahap semi final. Para peserta yang lolos audisi berhak mengikuti babak Semi Final dengan tema “Hype Beast” pada 6 Juli di La Piazza, Summarecon Kelapa Gading. Hasilnya, 10 pasang Finalis GMS 2019 tampil dalam Grand Final GMS 2019, pada 3 Agustus 2019 di The Forum MKG 3. Saat audisi berlangsung, para peserta GMS menunjukkan kepiawaiannya berjalan di atas catwalk dengan penilaian dari para dewan juri yang berkompeten di bidangnya, di antaranya yaitu Edwan Handoko Fashion Choreographer, Aditya Permana MRA Media, Amot Syamsuri Muda Fashion Designer, Danny Satriadi Fashion Designer, Artika Sari Devi Artika Whulandary Beauty Camp, Hari Samsidin Martha Tilaar Group dan Cut Meutia PT Summarecon Agung Tbk. Gading Model Search 2019. Gading Model Search Documents Cut Meutia, yang juga menjabat sebagai Deputy Chairman JFFF merasa berbahagia event ini bisa digelar untuk ke-16 kalinya. “Kami gembira karena penyelenggaraan kompetisi GMS telah banyak melahirkan model-model papan atas Indonesia. Dan dengan GMS tahun ini, diharapkan kembali akan melahirkan nama baru yang secara langsung ikut berkontribusi terhadap kemajuan industri mode tanah air," ungkapnya dalam perngataan tertulisnya kepada AkuratTren, Sabtu, 3/8. Pemenang GMS akan diumumkan pada 15 Agustus 2019 bersamaan dengan Opening Fashion Show di Harris Hotel & Conventions Kelapa Gading. Setiap tahunnya akan dipilih tiga juara pria, tiga juara wanita, dan satu juara favorit GMS.[] Sebelumnya aku mau minta maaf nih karena hampir dua bulan ini enggak update blog. Ya, beberapa kegiatan bulan kemarin emang menyita waktu banget gitu. Yapp hari ini aku bakal nulis soal pengalaman beberapa waktu lalu saat ikut Gading Model Search 2016. Yes, lomba model. Selain itu karena ada beberapa orang yang nanyain aku di tentang bagaimana aku yang notabene pakai jilbab bisa lolos ke semifinal Gading Model Search. Sebenarnya aku juga baru tahu tentang pemilihan Gading Model Search dari akun instagram nya Kezia Warouw, Puteri Indonesia 2016. Jadi, “The Audition” GMS 2016 diselenggarakan di 3 mall. Yang pertama di La Piazza pada 5 Maret 2016, kemudian di Summarecon Mall Serpong 12 Maret 2016, dan di Summarecon Mall Bekasi tanggal 19 Maret 2016. Di tahap audisi, semua peserta di minta untuk berjalan layaknya model di depan 3 dewan juri untuk dinilai terkait kemampuan catwalk, make up, dan beberapa aspek lain yang aku sendiri sudah lupa. Haha D. Dan kemudian dewan juri akan mengumumkan beberapa finalis yang lolos ke semifinal dan Alhamdulillah nya aku menjadi salah satu peserta yang lolos ke semifinal dari audisi karena ternyata meskipun aku jadi peserta yang paling pendek dan satu-satunya yang menggunakan jilbab, tapi tetep bisa lolos semifinal. *naikin kerah haha* saat audisi di Summarecon Mall Serpong Setelah itu, semua peserta yang lolos semifinal di briefing terkait semifinal yang akan dilaksanakan tanggal 2 April 2016 di mall La Piazza. Dan dresscode untuk semifinal GMS 2016 adalah retro 60s. Peserta audisi GMS 2016 dari 3 mall untuk kategori perempuan berjumlah kurang lebih 200 dan dipilih 50 orang untuk lolos semifinal. Begitu pula dengan kategori pria. Yups, dan kemudian hari itu datang. Tanggal 2 April 2016, berkumpullah semua semifinalis GMS 2016 di La Piazza Kelapa Gading. Seluruh semifinalis berkumpul pukul 10 pagi. Kemudian setelah berkumpul, semua semifinalis melakukan gladi resik. Gladi resik selesai pukul WIB dan setelah itu, semua peserta dipersilakan menuju “ruang besar untuk make up dan makan plus meletakkan barang-barang” hehe. Dan setelah di backstage, mendinginkan diri di deket AC sambil makan, ngobrol plus gossip sama beberapa temen yang aku kenal dari gladi resik, kami boleh sholat, dan mulai make up. Dan keseruan backstage pun dimulai. Beberapa orang mulai saling pinjam pensil alis, catokan, aya liner, bahkan lem bulu mata. Backstage adalah moment terbaik deh selama semifinal GMS 2016. Dari obrolan di backstage pula, aku jadi tahu bahwa banyak semifinalis GMS 2016 yang sebelumnya sudah ikut GMS juga. Ada satu peserta yang notabene Puteri Indonesia Sumatera Barat 2015 angkatan nya Anin. Anin itu siapa ? baca post sebelum ini. Ada juga beberapa peserta yang veteran kontes kecantikan lain. Dan hampir separuh dari semifinalis perempuan GMS 2016 sudah bergabung ke agency model. Dan segelintir lainnya, amatiran. Kayak aku. Yep, move on dari backstage. Untuk format acara semifinal nya sendiri masih sama dengan tahap audisi, setiap peserta diberi kesempatan untuk berjalan di depan juri untuk dinilai tentang aspek yang sama dengan audisi, namun lebih detail. Dan di akhir acara, diumumkan siapa saja yang berhak untuk masuk final. Dan voilaa, aku tidak lolos final. Yep, meskipun tidak lolos semifinal, tapi sungguh aku tidak pernah merasa sedih atau kalah atau bersalah dengan diri sendiri. Aku malah bangga dengan diri ku sendiri karena aku bisa menyamakan kemampuan ku dengan kemampuan semifinalis lainnya. Meskipun kemampuan yang aku miliki tidak cukup untuk aku bisa lolos ke final. Tapi aku masih tetep bangga. Aku bisa menjunjukkan ke semua orang bahwa jilbab bukan penghalang mu untuk menjadi model dan bersaing dengan model lain. Karena satu hal yang aku ingat dari Lu Sierra runaway coach di Miss Universe, Miss USA dan Miss Teen USA adalah “Modeling itu bukan ajang untuk jual diri atau jual tubuh. Modeling adalah seni menjual baju yang kamu pakai”. So, kalau kamu merasa pendek, merasa jilbab akan menghalangi mu untuk melakukan sesuatu dalam hal ini modeling, please buang itu jauh-jauh dari pikiran kamu. Aku sudah membuktikan dengan lolos semifinal ajang sebergengsi Gading Model Search 2016. Hehe Yups, that’s all my story. Thanks sudah mau mampir dan menyempatkan diri untuk membaca. Semoga bermanfaat J Share

gading model search 2016