Apa itu Artificial Neural Network (ANN)?

ANN adalah metode dalam machine learning yang terinspirasi dari sistem saraf manusia, dengan struktur terdiri dari input, hidden layer, dan output.

Apa yang dimaksud dengan deep learning?

Deep learning adalah neural network dengan banyak hidden layer yang memungkinkan model menjadi lebih kompleks dan mampu memproses data besar.

Bagaimana ANN belajar dari data?

ANN menggunakan teknik pembelajaran bernama backpropagation untuk mengupdate bobot berdasarkan error atau selisih hasil prediksi dengan hasil yang diharapkan.

Apa perbedaan antara CNN dan RNN?

CNN (Convolutional Neural Network) digunakan terutama untuk data visual seperti gambar, sedangkan RNN (Recurrent Neural Network) digunakan untuk data sekuensial seperti teks atau audio.

Apa fungsi non-linear dalam ANN?

Fungsi non-linear meniru cara sinyal saraf dikirim antar neuron dan memungkinkan jaringan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.

Apa yang dimaksud dengan hidden layer?

Hidden layer adalah lapisan dalam neural network yang berada di antara input dan output, bertugas memproses informasi lebih lanjut.

Apa hubungan deep learning dengan supervised learning?

Deep learning adalah alat atau metode pemrosesan, sedangkan supervised learning adalah pendekatan pembelajaran dengan data berlabel.

Apakah semua neural network adalah deep learning?

Tidak, neural network dengan hanya satu atau dua hidden layer disebut shallow neural network, sedangkan yang memiliki banyak layer adalah deep learning.

Bentuk Otaknya AI | Pengenalan Artificial Neural Network

00:03:18

https://www.youtube.com/watch?v=VmQNVsU_mPU

Zusammenfassung

TLDRArtificial Neural Network (ANN) atau jaringan saraf tiruan adalah metode penting dalam machine learning yang terinspirasi dari sistem saraf manusia. ANN terdiri dari input layer, hidden layer, dan output layer. Jika terdiri dari banyak hidden layer, maka disebut deep learning. Proses pembelajaran ANN menggunakan teknik backpropagation dan melibatkan fungsi non-linear untuk meniru kerja sistem saraf. Jenis-jenis ANN yang populer meliputi Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN). ANN adalah alat pemrosesan dalam berbagai metode pembelajaran seperti supervised learning dan reinforcement learning.

Mitbringsel

🤖 Artificial Neural Network (ANN) terinspirasi dari sistem saraf manusia.
📊 ANN memiliki struktur input, hidden layer, dan output.
🧠 Banyak hidden layer disebut sebagai deep learning.
🔄 Teknik backpropagation digunakan untuk pembelajaran ANN.
📈 Fungsi non-linear meniru cara kerja sinyal saraf.
🌌 CNN digunakan untuk analisis data visual.
⏳ RNN diterapkan pada data sekuensial.
🏫 ANN adalah alat dalam metode seperti supervised learning.
✨ Deep learning membuat AI semakin canggih.
📢 Langganan pembelajaran jika tertarik mempelajari lebih lanjut.

Zeitleiste

00:00:00 - 00:03:18
Penerangan tentang artificial neural network (ANN) yang terinspirasi daripada sistem saraf manusia. ANN, yang dikenali juga sebagai deep learning, melibatkan penyusunan neuron dalam lapisan seperti input, hidden, dan output untuk menghasilkan keputusan. Penjelasan termasuk pengiraan mudah menggunakan input, sambungan, dan output (contoh: pengiraan -1). ANN boleh menjadi 'shallow' atau 'deep' bergantung kepada bilangan hidden layer. Ia menggunakan teknik seperti backpropagation untuk belajar, serta fungsi non-linear yang menyerupai penghantaran isyarat neuron manusia. Terdapat pelbagai jenis ANN seperti convolutional neural network (CNN) dan recurrent neural network (RNN). Supervised learning dan kaedah lain diumpamakan sebagai cara pembelajaran manusia, manakala ANN adalah alat pemikiran untuk ini.

Mind Map

Video-Fragen und Antworten

Apa itu Artificial Neural Network (ANN)?
ANN adalah metode dalam machine learning yang terinspirasi dari sistem saraf manusia, dengan struktur terdiri dari input, hidden layer, dan output.
Apa yang dimaksud dengan deep learning?
Deep learning adalah neural network dengan banyak hidden layer yang memungkinkan model menjadi lebih kompleks dan mampu memproses data besar.
Bagaimana ANN belajar dari data?
ANN menggunakan teknik pembelajaran bernama backpropagation untuk mengupdate bobot berdasarkan error atau selisih hasil prediksi dengan hasil yang diharapkan.
Apa perbedaan antara CNN dan RNN?
CNN (Convolutional Neural Network) digunakan terutama untuk data visual seperti gambar, sedangkan RNN (Recurrent Neural Network) digunakan untuk data sekuensial seperti teks atau audio.
Apa fungsi non-linear dalam ANN?
Fungsi non-linear meniru cara sinyal saraf dikirim antar neuron dan memungkinkan jaringan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.
Apa yang dimaksud dengan hidden layer?
Hidden layer adalah lapisan dalam neural network yang berada di antara input dan output, bertugas memproses informasi lebih lanjut.
Apa hubungan deep learning dengan supervised learning?
Deep learning adalah alat atau metode pemrosesan, sedangkan supervised learning adalah pendekatan pembelajaran dengan data berlabel.
Apakah semua neural network adalah deep learning?
Tidak, neural network dengan hanya satu atau dua hidden layer disebut shallow neural network, sedangkan yang memiliki banyak layer adalah deep learning.

Weitere Video-Zusammenfassungen anzeigen

Erhalten Sie sofortigen Zugang zu kostenlosen YouTube-Videozusammenfassungen, die von AI unterstützt werden!

Untertitel

Automatisches Blättern:

00:00:01
Di dalam machine learning, ada satu metode yang bikin AI populer karena kemampuannya
00:00:06
dan masih populer sampai sekarang,
00:00:09
yaitu artificial neural network, atau neural network, atau deep learning.
00:00:15
Artificial neural network atau jaringan saraf tiruan, seperti namanya,
00:00:20
terinspirasi dari sistem saraf manusia.
00:00:23
Kalau masih ingat saat belajar sistem saraf di sekolah,
00:00:27
saraf kita, secara simpel, terdiri dari kumpulan neuron atau sel saraf
00:00:33
yang terhubung satu sama lain.
00:00:36
Sistem saraf ini dimodelkan secara matematika supaya bisa dikomputasi oleh komputer.
00:00:43
Misalnya, kita punya struktur neural network yang
00:00:47
menghubungkan 3 input dan 1 output seperti ini.
00:00:51
Lalu, kita punya input dari neuron sebelumnya dengan nilai
00:00:56
4, 3, dan -2
00:01:00
Kemudian koneksi antara input dan output ini punya nilai
00:01:05
-2, 3, dan 1.
00:01:09
Outputnya bisa dihitung dengan
00:01:11
4×-2 + 3×3 + -2×1 = -1.
00:01:23
Biasanya struktur neural network ini terdiri dari input, hidden layer, dan output.
00:01:31
Kalau cuma satu atau dua hidden layer, namanya shallow neural network.
00:01:38
Tapi kebanyakan di jaman sekarang, kita bisa punya banyak hidden layer.
00:01:44
Dan dari banyaknya layer ini, kita bisa bilang bahwa strukturnya deep atau dalam.
00:01:51
Makanya, neural network yang deep ini bisa disebut dengan
00:01:56
deep learning atau deep neural network.
00:01:59
Banyak teknik tambahan yang berkaitan dengan neural network ini.
00:02:04
Pertama, bagaimana ia belajar karena dia merupakan bagian dari machine learning.
00:02:11
Nama tekniknya backpropagation.
00:02:15
Ada juga fungsi non-linear yang bisa ditambahkan setelah perhitungan tadi,
00:02:21
yang sebenarnya juga terinspirasi dari bagaimana sinyal saraf terkirim antar sel saraf.
00:02:28
Neural network juga banyak macamnya.
00:02:31
Contoh yang sering dipakai adalah
00:02:34
convolutional neural network dan recurrent neural network.
00:02:38
Tapi teman-teman juga jangan bingung dengan
00:02:41
supervised learning, reinforcement learning, dan metode learning-learning lainnya.
00:02:48
Analoginya, supervised learning dan learning-learning lainnya adalah cara manusia belajar.
00:02:55
Deep learning ini alat mikirnya.
00:02:59
Yaa, macam otak atau dengkul lah.
00:03:03
Jadi jika teman-teman tertarik lebih lanjut mengenai lebih detail teknik-teknik
00:03:08
yang berkaitan dengan deep learning yang belum sempat dibahas,
00:03:12
jangan lupa subscribe channel ini supaya nggak ketinggalan updatenya, ya.
00:03:16
Daah~