wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

TEST Deep learning

Total questions: 10

Worksheet time: 36mins

Name
Class
Date
1.

Apa yang dimaksud dengan "Deep learning"?

a)

Metode statistik untuk analisis data

b)

Teknik untuk visualisasi data

c)

cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan

d)

Algoritma untuk mengoptimasi database

2.

Susunlah Cara kerja Deep Learning

a)

Data input Dimasukkan ke dalam jaringan neural

b)

Jaringan neural memproses data melalui beberapa lapisan node

c)

Setiap node di setiap lapisan mempelajari fitur data tertentu

d)

Lapisan-Lapisan jaringan neural yang lebih dalam mempelajari fitur data yang lebih kompleks

e)

Jaringan neural menghasilkan output, seperti klasifikasi gambar atau terjemahan teks

1)
2)
3)
4)
5)
3.

Pasangkan jenis deep learning berikut dengan fungsinya

a)

Convolutional Neural Network (CNN)

1.

deteksi objek & pemrosesan gambar

b)

Long Short Term Memory (LSTM)

2.

mempelajari pola jangka panjang

c)

Recurrent Neural Network (RNN)

3.

memproses data berurutan

d)

Self Organizing MAPS (SOM)

4.

Algoritma visualisasi data secara mandir

4.

Pilihlah kekurangan dari deep learning!

a)

Butuh dana besar

b)

Tidak mendukung pembelajaran

c)

Tidak fleksibel

d)

Memerlukan hardware kuat

5.

Pilihlah kelebihan deep learning!

a)

membutuhkan lebih sedikit daya komputasi dibandingkan metode lain

b)

Proses data besar dan akurat

c)


lebih mudah diimplementasikan pada perangkat dengan sumber daya terbatas

d)

menghasilkan model yang selalu akurat dalam segala situasi

6.

Organize these options into the right categories

Categorize the following

Proses data besar & akurat

Generalisasi model

Ekstraksi fitur otomatis

Fleksibel & adaptif

Mendukung pembelajaran berkelanjutan

Butuh data besar

Memerlukan hardware kuat

sulit diinterpretasi

Waktu & energi tinggi

Rentan overfitting

Kelebihan
Kekurangan
7.

Apa fungsi utama dari lapisan tersembunyi (hidden layer) dalam neural network?

a)

Mengurangi dimensi data

b)

Menghapus noise dari data

c)

Menyimpan data sementara

d)

Mempelajari representasi fitur dari data

8.

Manakah yang BUKAN contoh aplikasi deep learning?

a)

Pengenalan wajah

b)

Menyalin file ke flashdisk

c)

Prediksi cuaca

d)

Terjemahan bahasa

9.

Apa tujuan utama dari deep learning?

a)

Membuat data lebih kecil

b)

Menghapus data yang tidak penting

c)

Mempelajari pola kompleks dari data

d)

Menyimpan data dalam database

10.

kepanjangan dari LSTM dalam jenis deep learning adalah

a)

long short term memory

b)

convolutional neural network

c)

recurrent neural network

d)

self organizing maps