WorksheetsKUIS ALG. DEEP LEARNING
Total questions: 25
Worksheet time: 25mins
Name
Class
Date
1.
Belajar dari contoh, pengurutan hipotesis dari umum ke spesifik, data harus konsisten, jawaban berada dalam 2 kemungkinan, ada atau tidak ada merupakan algoritma :
a)
Clustering
b)
Concept Learning
c)
Bayesian Learning
d)
Genetic Algorithm
2.
Manakah algoritma yang dapat dipakai untuk deteksi spam?
a)
Collaborative Filtering
b)
Nearest Neighbour
c)
Rule Mining
d)
Clustering
3.
Arsitektur jaringan syaraf tiruan terdiri dari sebagai berikut, kecuali :
a)
Input layer
b)
Hidden layer
c)
Output layer
d)
Transparent Layer
4.
Manakah yang bukan merupakan bagian Ilmu pendukung machine learning?
a)
Linguistik
b)
Artificial Intelligence
c)
Statistik
d)
Matematika
5.
Mengacu pada mengabaikan unit (yaitu neuron) selama fase pelatihan seperangkat neuron tertentu yang dipilih secara acak merupakan definisi dari :
a)
Perceptron
b)
Fungsi Aktivasi
c)
Dropout
d)
Backpropagation
6.
Untuk mempercepat komputasi pada Deep Learning digunakan :
a)
CPU
b)
GPU
c)
RAM
d)
SSD
7.
Model matematis untuk menghitung jumlah neuron dengan bias adalah :
a)
f = m * a
b)
a = f (w*p)
c)
a = f (w*p-b)
d)
a = f (w*p+b)
8.
Berikut adalah kegunaan fungsi aktivasi, kecuali :
a)
Untuk pengambilan keputusan
b)
Untuk crawling data
c)
Untuk pengenalan pola
d)
Untuk prediksi
9.
Jangkauan nilai dari learning rate (η) adalah :
a)
0 < η <1
b)
η > 1
c)
η > 0
d)
0 < η
10.
Berikut adalah keuntungan menggunakan machine learning, kecuali :
a)
Dapat menyederhanakan permasalahan, dengan beberapa baris code dan dapat diterapkan untuk problem lain
b)
Dapat beradaptasi dengan data baru
c)
Mendapatkan wawasan tentang masalah kompleks dan data dalam jumlah besar
d)
Mengharuskan menggunakan banyak rule
11.
Manakah pernyataan yang SALAH dibawah ini :
a)
Tensorflow memiliki C/C++ backend serta modul Python yang salah
b)
Tensorflow tidak sesuai untuk permasalahan Machine Learning
c)
Tensorflow merupakan open source library
d)
Tensorflow sangat cocok untuk permasalahan deep learning
12.
Algoritma yang dipakai untuk mendeteksi penipuan, memprediksi pola click-thru, iklan bertarget adalah sebagai berikut, kecuali :
a)
Support Vector Machine
b)
Collaborative Filtering
c)
Feature Extraction
d)
Nearest Neighbour
13.
Berikut manakah library pada python yang biasa digunakan untuk pengolahan Machine Learning :
a)
SciPy
b)
Numpy
c)
Pandas
d)
Scrapy
14.
Salah satu masalah yang sering muncul apabila model jaringan saraf tiruan memiliki banyak layer adalah
a)
Vanishing Gradient
b)
Over fitting
c)
High loss
d)
Slow Computation
15.
Manakah pernyataan yang BENAR mengenai CNN dibawah ini :
a)
CNN hanya dapat diterapkan pada data Citra dan Teks
b)
CNN hanya dapat diterapkan pada data Text dan Speach
c)
CNN hanya dapat diterapkan pada Citra
d)
CNN dapat diterapkan pada setiap array data 2D dan 3D
16.
Pembelajaran tanpa pengawasan, membiarkan model bekerja sendiri untuk menemukan informasi yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia disebut :
a)
Supervised learning
b)
Unsupervised learning
c)
Semi Supervised learning
d)
Reinforcement learning
17.
Teknik machine learning yang biasa digunakan untuk menemukan struktur, peringkasan (summerization), deteksi anomali adalah :
a)
Regression
b)
Classification
c)
Clustering
d)
Association
18.
Dataset yang disimpan dalam operasi pandas dikenal dengan nama :
a)
Informasi
b)
Dataframe
c)
Database
d)
CSV
19.
Jika ada array A = [100, 200, 300, 400], maka perintah A[1,3] akan memberikan hasil output :
a)
[100]
b)
[100, 200]
c)
[200, 400]
d)
[300, 400]
20.
Model neural network yang memiliki input dan output yang sama dan biasa digunakan untuk mengurangi dimensi dari features adalah :
a)
Convolutional Neural Network (CNN)
b)
Recurrent Neural Network (RNN)
c)
Deep Belief Network
d)
AE (Autoencoder)
21.
Mengurangi dimensi dari feature map (downsampling), sehingga mempercepat komputasi karena parameter yang harus diupdate semakin sedikit dan mengatasi overfitting, ini merupakan tujuan dari penggunaan :
a)
Convolutional Layer
b)
Hidden Layer
c)
Pooling Layer
d)
Padding
22.
Deep network yang digunakan untuk pemrosesan teks (text processing) seperti analisis sentimen, penguraian, dan pengenal entitas (named entity recognition) adalah :
a)
Recurrent Net atau Recursive Neural Tensor Network (RNTN)
b)
Deep Belief Network (DBN) atau Convolutional Net
c)
Deep Belief Network (DBN)
d)
Restricted Boltzmann Machines
23.
Berikut ini adalah pernyataan yang salah mengenai CNN:
a)
Backpropagation pada CNN bertujuan untuk menghasilkan convolutional filter yang optimal
b)
Proses perhitungan yang terjadi pada Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer dalam CNN dijalankan secara terurut dan iteratif
c)
Tahapan feature selection dalam CNN terletak pada convolutional Layer dan Pooling Layer
d)
Tahapan classification dalam CNN terletak pada fully connected layer
24.
Fungsi yang mengembalikan nilai yang mendeskripsikan seberapa buruk performa model neural network kita disebut sebagai berikut, kecuali :
a)
Error function
b)
Loss Function
c)
Accuracy Function
d)
Cost Function
25.
Model Machine Learning yang mengajarkan model dan melatihnya dengan beberapa data dari dataset yang berlabel adalah :
a)
Supervised learning
b)
Unsupervised learning
c)
Semi Supervised learning
d)
Reinforcement learning
100 %
