Uji Pemahaman Pembelajaran Mendalam

Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mendalam?

• Pembelajaran mendalam hanya menggunakan algoritma sederhana.

• Pembelajaran mendalam adalah teknik pengajaran tradisional.

• Pembelajaran mendalam adalah metode pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan.

• Pembelajaran mendalam tidak melibatkan data besar.

Sebutkan tiga jenis algoritma pembelajaran mendalam!

• Jaringan Saraf Tiruan, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks

• K-Means Clustering

• Decision Trees

• Support Vector Machines

Jelaskan perbedaan antara pembelajaran terawasi dan tidak terawasi!

• Pembelajaran terawasi tidak memerlukan data berlabel.

• Pembelajaran tidak terawasi hanya menggunakan data berlabel.

• Keduanya menggunakan data yang sama tanpa perbedaan.

• Pembelajaran terawasi menggunakan data berlabel, sedangkan pembelajaran tidak terawasi menggunakan data tanpa label.

Apa itu jaringan saraf tiruan dalam konteks pembelajaran mendalam?

• Jaringan saraf tiruan adalah model komputasi yang digunakan dalam pembelajaran mendalam untuk mengenali pola dan membuat prediksi.

• Jaringan saraf tiruan digunakan untuk menghubungkan perangkat jaringan secara fisik.

• Jaringan saraf tiruan adalah metode pengolahan data yang tidak melibatkan pembelajaran.

• Jaringan saraf tiruan adalah jenis perangkat keras untuk menyimpan data.

Sebutkan dua teknik optimasi yang umum digunakan dalam pembelajaran mendalam!

• Stochastic Gradient Descent (SGD) dan Adam Optimizer

• Nesterov Accelerated Gradient dan FTRL

• Batch Gradient Descent dan Momentum

• RMSprop dan AdaGrad

Apa yang dimaksud dengan overfitting dan bagaimana cara menghindarinya?

• Cara menghindari overfitting adalah dengan menambah kompleksitas model.

• Overfitting hanya terjadi pada model yang sederhana.

• Overfitting adalah saat model tidak belajar dari data pelatihan.

• Overfitting adalah kondisi di mana model terlalu cocok dengan data pelatihan, mengakibatkan kinerja buruk pada data baru. Cara menghindarinya termasuk regularisasi, pengurangan kompleksitas model, dan validasi silang.

Sebutkan beberapa aplikasi nyata dari pembelajaran mendalam!

• Pengembangan perangkat keras

• Desain grafis

• Pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, kendaraan otonom, sistem rekomendasi, deteksi penipuan, analisis citra medis.

• Pengolahan data statistik

Bagaimana cara kerja algoritma backpropagation?

• Algoritma backpropagation hanya digunakan untuk klasifikasi.

• Algoritma backpropagation tidak memerlukan data pelatihan.

• Algoritma backpropagation menghentikan proses pembelajaran setelah satu iterasi.

• Algoritma backpropagation menghitung gradien untuk memperbarui bobot jaringan saraf.

Apa peran fungsi aktivasi dalam jaringan saraf?

• Fungsi aktivasi meningkatkan kecepatan pelatihan jaringan saraf.

• Fungsi aktivasi memperkenalkan non-linearitas dalam jaringan saraf.

• Fungsi aktivasi hanya digunakan dalam lapisan output.

• Fungsi aktivasi mengurangi jumlah neuron yang diperlukan.

Sebutkan tantangan yang dihadapi dalam penerapan pembelajaran mendalam!

• Ketersediaan perangkat keras yang murah

• Penerapan pembelajaran tanpa data

• Tantangan dalam penerapan pembelajaran mendalam meliputi kebutuhan data besar, waktu pelatihan lama, kompleksitas model, dan kesulitan interpretasi.

• Penggunaan algoritma sederhana