E-Waste atau sampah elektronik adalah peralatan listrik dan elektronik yang dibuang. Ini termasuk komputer kerja dan laptop, televisi, DVD player, HP, dll yang telah usang atau rusak.
Early Stopping adalah teknik regularisasi yang digunakan saat melatih model machine learning iteratif (seperti Neural Networks) untuk mencegah overfitting. Pelatihan dihentikan segera setelah kinerja model pada dataset validasi mulai memburuk, meskipun kinerja pada dataset pelatihan terus membaik.
ECMAScript adalah spesifikasi bahasa scripting standar dagang yang distandarisasi oleh Ecma International. JavaScript adalah implementasi paling terkenal dari standar ini.
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah pendekatan menganalisis kumpulan data untuk merangkum karakteristik utamanya, seringkali menggunakan metode visualisasi statistik. Tujuannya adalah memahami data, menemukan pola, mendeteksi anomali, dan memeriksa asumsi sebelum melakukan pemodelan formal.
Edge Computing adalah paradigma komputasi terdistribusi yang membawa komputasi dan penyimpanan data lebih dekat ke lokasi di mana ia dibutuhkan (sumber data), untuk meningkatkan waktu respon dan menghemat bandwidth.
Dalam aljabar linear, Eigenvector (vektor eigen) dari transformasi linear adalah vektor bukan nol yang hanya berubah skalanya (tidak berubah arah) ketika transformasi diterapkan. Eigenvalue adalah faktor skala tersebut. Konsep ini krusial dalam memahami reduksi dimensi.
Elasticsearch adalah mesin pencari dan analitik terdistribusi, RESTful, gratis dan terbuka yang mampu menangani angka, teks, geospasial, data terstruktur, dan tidak terstruktur dalam jumlah besar dengan kecepatan hampir real-time.
Elemen HTML adalah komponen individual dari dokumen HTML atau halaman web. Elemen HTML terdiri dari tag awal, isinya, dan tag akhir.
ELU adalah fungsi aktivasi dalam neural network yang mirip dengan ReLU tetapi memiliki nilai negatif untuk input < 0. Ini membantu mendorong nilai rata-rata aktivasi mendekati nol, yang dapat mempercepat pembelajaran.
Embedding adalah teknik dalam machine learning, khususnya NLP, untuk merepresentasikan data kategori (seperti kata atau user ID) sebagai vektor bilangan riil kontinu dalam ruang dimensi rendah. Embedding mampu menangkap hubungan semantik antar data.