Daftar Isi:

Apa itu algoritma pembelajaran mendalam?
Apa itu algoritma pembelajaran mendalam?

Video: Apa itu algoritma pembelajaran mendalam?

Video: Apa itu algoritma pembelajaran mendalam?
Video: Video Pembelajaran Desain Analisis Algoritma(BFS & DFS).Contoh Kasus dan penjelasan. 2024, November
Anonim

Pembelajaran mendalam adalah kelas dari algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan beberapa lapisan untuk secara progresif mengekstrak fitur tingkat yang lebih tinggi dari input mentah. Misalnya, dalam pemrosesan gambar, lapisan bawah dapat mengidentifikasi tepi, sedangkan lapisan yang lebih tinggi dapat mengidentifikasi konsep yang relevan dengan manusia seperti angka atau huruf atau wajah.

Demikian pula, Anda mungkin bertanya, apa algoritma pembelajaran yang mendalam?

Algoritma pembelajaran mendalam yang paling populer adalah:

  • Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)
  • Jaringan Saraf Berulang (RNN)
  • Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)
  • Auto-Encoder Bertumpuk.
  • Mesin Boltzmann Dalam (DBM)
  • Jaringan Kepercayaan Dalam (DBN)

Selanjutnya, pertanyaannya adalah, bagaimana Anda menulis algoritma pembelajaran yang mendalam? 6 Langkah Untuk Menulis Algoritma Pembelajaran Mesin Dari Awal: Studi Kasus Perceptron

  1. Dapatkan pemahaman dasar tentang algoritma.
  2. Temukan beberapa sumber belajar yang berbeda.
  3. Pecah algoritma menjadi beberapa bagian.
  4. Mulailah dengan contoh sederhana.
  5. Validasi dengan implementasi tepercaya.
  6. Tulis proses Anda.

Sederhananya, apa contoh pembelajaran yang mendalam?

Contoh dari Pembelajaran Mendalam di Work Automated Driving: Peneliti otomotif menggunakan pembelajaran yang mendalam untuk secara otomatis mendeteksi objek seperti rambu berhenti dan lampu lalu lintas. Tambahan, pembelajaran yang mendalam digunakan untuk mendeteksi pejalan kaki, yang membantu mengurangi kecelakaan.

Apa itu CNN dalam pembelajaran mendalam?

Di dalam pembelajaran yang mendalam , sebuah konvolusi jaringan syaraf ( CNN , atau ConvNet) adalah kelas dari jaringan saraf yang dalam , paling umum diterapkan untuk menganalisis citra visual.

Direkomendasikan: