Soal Deep Learning

Apa itu deep learning?

• Metode untuk mencetak grafik

• Teknik pemrograman berbasis objek

• Subset dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan

• Algoritma untuk mengurutkan data

Jaringan saraf tiruan pada deep learning terdiri dari lapisan-lapisan berikut, kecuali:

• Lapisan input

• Lapisan tersembunyi

• Lapisan output

• Lapisan pemroses

Manakah dari berikut ini yang merupakan aplikasi deep learning?

• Pengolahan kata

• Pengenalan suara

• Penyuntingan teks

• Pembuatan spreadsheet

Apa peran dari fungsi aktivasi dalam sebuah neuron?

• Menginisialisasi bobot

• Mengonversi input ke output yang linear

• Mengaktifkan neuron berdasarkan input

• Menyimpan data pelatihan

Manakah fungsi aktivasi yang sering digunakan dalam deep learning?

• Fungsi linear

• ReLU (Rectified Linear Unit)

• Fungsi eksponensial

• Fungsi logaritma

Algoritma backpropagation digunakan untuk:

• Mengevaluasi performa model

• Memperbarui bobot jaringan saraf

• Mengumpulkan data

• Menghitung jarak Euclidean

Apa itu overfitting dalam konteks deep learning?

• Ketidakmampuan model untuk belajar

• Model bekerja sangat baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data baru

• Model bekerja buruk pada semua data

• Model yang terlalu sederhana

Apa manfaat utama penggunaan dropout dalam pelatihan jaringan saraf?

• Meningkatkan kapasitas jaringan

• Mengurangi overfitting

• Mempercepat proses pelatihan

• Meningkatkan akurasi data pelatihan

Apa itu convolutional neural network (CNN)?

• Jaringan yang digunakan untuk pengolahan gambar

• Jaringan untuk analisis teks

• Jaringan untuk pemrosesan sinyal

• Jaringan untuk pengolahan data numerik

Apa fungsi dari pooling layer dalam CNN?

• Menyimpan data pelatihan

• Mengurangi dimensionalitas data

• Menambah bobot jaringan

• Meningkatkan resolusi gambar