Bentuk Otaknya AI | Pengenalan Artificial Neural Network
Resumen
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.
Para llevar
- 🤖 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.
Cronología
- 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.
Mapa mental
Vídeo de preguntas y respuestas
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.
Ver más resúmenes de vídeos
Anggaran Tekor, PPN Capai Rekor
Cara Memaksimalkan Live Stream Creator TikTok Affiliate _ #KelasBersamaEntropi
Film Pendek IMPIAN BAGAS
Dari Soekarno, Habibie, Hingga Kini | Sejarah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Indonesia
Tugas Besar II Perilaku Konsumen_KEL 3_GAB-OIMICT-01
Tugas Besar Perilaku Konsumen_Kelompok 2_MB-45-OIMICT01
- Machine Learning
- Artificial Neural Network
- Deep Learning
- Neural Network
- Backpropagation
- Supervised Learning
- Reinforcement Learning
- Convolutional Neural Network
- Recurrent Neural Network
- Hidden Layers