Penjelasan Lengkap Mengenai Deep Learning, Machine Learning - Carakubisa

Deep Learning adalah salah satu mata pelajaran yang paling menarik untuk dipelajari dan diterapkan, karena manfaat yang bisa belajar seperti jaringan saraf otak manusia. Dalam pendidikan sistem kontrol cerdas atau umumnya dikenal sebagai kecerdasan buatan, ada banyak cabang bahwa kami dapat memenuhi adalah logika fuzzy, algoritma genetika dan jaringan saraf [1]. Kecerdasan buatan banyak digunakan untuk memecahkan berbagai masalah seperti robotika, bahasa alami, matematika, game, persepsi, diagnosa medis, teknik, analisis keuangan, analisis ilmiah, dan penalaran [2]. Berikut ini menjelaskan dua mata pelajaran yang paling menarik untuk mengetahui yang merupakan cabang dari jaringan saraf tiruan, logika fuzzy untuk diskusi dan algoritma genetika pada kesempatan lain.

Pembelajaran Dalam (Deep learning)


Apa yang dimaksud dengan pembelajaran yang mendalam? Ok kita tahu ya! Karena ada pepatah yang mengatakan seperti ini: "Saya tidak tahu cinta" Dalam belajar (kursus) atau yang biasa dikenal dengan nama belajar struktural kedalaman (depth terstruktur learning) atau pembelajaran hirarkis (hirarkis learning) merupakan cabang dari ilmu mesin belajar (pembelajaran mesin) termasuk pemodelan dari algoritma abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan satu set fungsi transformasi non-linear disusun berlapis dan kedalaman. Teknik dan algoritma Pembelaran di dapat digunakan baik untuk kebutuhan directional pembelajaran (learning diawasi), pembelajaran diarahkan (tanpa pengawasan) dan semi-directional (semi-diawasi belajar) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, klasifikasi teks, dll [4]. Belajar disebut deep deep (mendalam) karena struktur dan jumlah jaringan saraf yang sangat baik algoritma bisa sampai beberapa ratus lapisan.

Pembelajaran dalam adalah jenis algoritma jaringan saraf tiruan menggunakan metadata sebagai masukan dan proses yang menggunakan sejumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) transformasi non-linear dari data input untuk perhitungan dari nilai output. Algoritma pembelajaran tentang Deep memiliki karakteristik unik yang merupakan fitur yang mampu mengekstrak secara otomatis. Ini berarti bahwa algoritma secara otomatis dapat menangkap elemen yang relevan yang diperlukan dalam memecahkan suatu masalah. algoritma ini sangat penting dalam kecerdasan buatan karena dapat mengurangi beban pemrograman untuk memilih karakteristik eksplisit. Dan algoritma ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang memerlukan pemantauan (diawasi) tanpa pengawasan (tanpa pengawasan) dan semi-diawasi (semi-diawasi).

Dalam mendalam jenis pembelajaran jaringan syaraf masing-masing lapisan tersembunyi bertanggung jawab untuk pembentukan seperangkat karakteristik yang unik tergantung pada output dari jaringan sebelumnya. Algoritma ini akan menjadi lebih kompleks dan abstrak sebagai jumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) tumbuh. Milik jaringan saraf dengan belajar secara mendalam terbentuk dari hirarki sederhana dengan beberapa lapisan untuk tingkat tinggi atau multi-lapis (multiple bantalan penyerap). Berdasarkan belajar yang mendalam dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks yang lebih kompleks dan terdiri dari sejumlah besar lapisan transformasi non-linear.

Macam Jenis Deep Learning :
  • Deep Learning untuk belajar yang panjang untuk belajar tanpa pengawasan (tanpa pengawasan pembelajaran): dalam belajar jenis ini digunakan ketika label variabel target tidak tersedia dan harus dihitung nilai korelasi dari unit yang diamati untuk menganalisis pola.
     
  • Hybrid dalam Networks (gabungan pembelajaran dalam): Pendekatan ini bertujuan untuk mencapai hasil yang baik menggunakan metode pembelajaran untuk menganalisis model atau Anda juga dapat menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan.
Masing-masing memiliki fungsi yang berbeda ,tetapi kebanyakan teknologi robot jaman sekarang menggunakan keduanya.

Ada Berapa banyak (hidden layer) untuk menggunakan Jauh Belajar?


Belajar bekerja secara mendalam berdasarkan pada arsitektur jaringan dan digunakan dalam arsitektur prosedural optimal. Setiap output dari lapisan tersembunyi dengan lapisan dapat dikendalikan menggunakan grafis yang dirancang khusus untuk setiap output neuron. Kombinasi dan rekombinasi dari neuron individu saling berhubungan dalam semua unit lapisan tersembunyi ini dilakukan dengan menggunakan kombinasi fungsi aktivasi. Prosedur disebutkan dikenal Prosesdur transformasi nonlinear yang digunakan untuk prosedur yang optimal untuk menghasilkan bobot yang optimal pada setiap lapisan unit untuk mendapatkan nilai target yang diperlukan.

Ketika proses desain, jika jumlah saraf, sangat baik tertulis, tidak akan pernah cocok untuk memecahkan masalah. Isu yang paling penting dalam pembelajaran mendalam adalah jaringan saraf dilatih menggunakan pengurangan sederhana dari gradien. Pada saat kami menambahkan lebih dan lebih lapisan kain, kemudian membalikkan penurunan gradien penurunan yang dapat mempengaruhi nilai outpunya.

Perbedaan Kecerdasan Syaraf Tiruan dengan Deep Learning.

Neural Networks (NN) adalah jaringan saraf yang biasanya digunakan sebagai pasokan listrik sebelum (umpan maju) atau jaringan berulang yang hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi. Namun, jika lapisan jaringan saraf lebih atau bahkan mencapai 2 lapisan ratusan lapisan yang disebut Deep belajar. arsitektur jaringan saraf pada jaringan lebih kompleks dan memerlukan informasi lebih lanjut tentang input data untuk menentukan algoritma untuk digunakan. Dalam Artificial Neural Network terdiri dari beberapa algoritma Hebb Model Perceptron, Adaline sebelum propagasi, dll Sementara algoritma jaringan neuron pembelajaran mendalam tidak memerlukan informasi pada data untuk belajar, dan algoritma mungkin menderita tanpa kesepakatan (pengaturan) dan pemilihan model yang paling optimal.

Machine Learning (pembelajaran mesin)

Mesin, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, belajar adalah disiplin yang melibatkan desain dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris, seperti data Database sensor [5]. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mengembangkan mesin otomatis berdasarkan kinerja algoritma dan satu set aturan yang ditetapkan.

Dalam data pelatihan masukan untuk program pembelajaran mesin dengan sejumlah aturan yang dikelola oleh algoritma. Oleh karena itu, dapat diklasifikasikan teknik pembelajaran seperti instruksi mesin dan belajar secara otomatis untuk menghasilkan hasil yang optimal output. Hal ini terjadi secara otomatis, tanpa campur tangan manusia sama sekali. Semuanya dilakukan secara otomatis mengubah data menjadi beberapa model dan masuk jauh ke dalam sistem untuk secara otomatis mendeteksi masalah produksi.

Jika kalian pernah ke sebuah perusahaan yang menggunakan mesin didalamnya,kalian bisa lihat seberapa pintar alat itu bekerja,nah dibalik semua itu ada sebuah machine learning yang sangat dalam sehingga bisa sepintar itu.

Kesimpulan


Sekarang jamannya teknologi, semua kecerdasan pada sebuah mesin tidak sepenuhnya manusia yang membat ,terkadang harus mesin itu sendiri yang mempelajarinnya.Semoga bermanfaat.

Penjelasan Lengkap Mengenai Deep Learning, Machine Learning


Deep Learning adalah salah satu mata pelajaran yang paling menarik untuk dipelajari dan diterapkan, karena manfaat yang bisa belajar seperti jaringan saraf otak manusia. Dalam pendidikan sistem kontrol cerdas atau umumnya dikenal sebagai kecerdasan buatan, ada banyak cabang bahwa kami dapat memenuhi adalah logika fuzzy, algoritma genetika dan jaringan saraf [1]. Kecerdasan buatan banyak digunakan untuk memecahkan berbagai masalah seperti robotika, bahasa alami, matematika, game, persepsi, diagnosa medis, teknik, analisis keuangan, analisis ilmiah, dan penalaran [2]. Berikut ini menjelaskan dua mata pelajaran yang paling menarik untuk mengetahui yang merupakan cabang dari jaringan saraf tiruan, logika fuzzy untuk diskusi dan algoritma genetika pada kesempatan lain.

Pembelajaran Dalam (Deep learning)


Apa yang dimaksud dengan pembelajaran yang mendalam? Ok kita tahu ya! Karena ada pepatah yang mengatakan seperti ini: "Saya tidak tahu cinta" Dalam belajar (kursus) atau yang biasa dikenal dengan nama belajar struktural kedalaman (depth terstruktur learning) atau pembelajaran hirarkis (hirarkis learning) merupakan cabang dari ilmu mesin belajar (pembelajaran mesin) termasuk pemodelan dari algoritma abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan satu set fungsi transformasi non-linear disusun berlapis dan kedalaman. Teknik dan algoritma Pembelaran di dapat digunakan baik untuk kebutuhan directional pembelajaran (learning diawasi), pembelajaran diarahkan (tanpa pengawasan) dan semi-directional (semi-diawasi belajar) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, klasifikasi teks, dll [4]. Belajar disebut deep deep (mendalam) karena struktur dan jumlah jaringan saraf yang sangat baik algoritma bisa sampai beberapa ratus lapisan.

Pembelajaran dalam adalah jenis algoritma jaringan saraf tiruan menggunakan metadata sebagai masukan dan proses yang menggunakan sejumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) transformasi non-linear dari data input untuk perhitungan dari nilai output. Algoritma pembelajaran tentang Deep memiliki karakteristik unik yang merupakan fitur yang mampu mengekstrak secara otomatis. Ini berarti bahwa algoritma secara otomatis dapat menangkap elemen yang relevan yang diperlukan dalam memecahkan suatu masalah. algoritma ini sangat penting dalam kecerdasan buatan karena dapat mengurangi beban pemrograman untuk memilih karakteristik eksplisit. Dan algoritma ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang memerlukan pemantauan (diawasi) tanpa pengawasan (tanpa pengawasan) dan semi-diawasi (semi-diawasi).

Dalam mendalam jenis pembelajaran jaringan syaraf masing-masing lapisan tersembunyi bertanggung jawab untuk pembentukan seperangkat karakteristik yang unik tergantung pada output dari jaringan sebelumnya. Algoritma ini akan menjadi lebih kompleks dan abstrak sebagai jumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) tumbuh. Milik jaringan saraf dengan belajar secara mendalam terbentuk dari hirarki sederhana dengan beberapa lapisan untuk tingkat tinggi atau multi-lapis (multiple bantalan penyerap). Berdasarkan belajar yang mendalam dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks yang lebih kompleks dan terdiri dari sejumlah besar lapisan transformasi non-linear.

Macam Jenis Deep Learning :
  • Deep Learning untuk belajar yang panjang untuk belajar tanpa pengawasan (tanpa pengawasan pembelajaran): dalam belajar jenis ini digunakan ketika label variabel target tidak tersedia dan harus dihitung nilai korelasi dari unit yang diamati untuk menganalisis pola.
     
  • Hybrid dalam Networks (gabungan pembelajaran dalam): Pendekatan ini bertujuan untuk mencapai hasil yang baik menggunakan metode pembelajaran untuk menganalisis model atau Anda juga dapat menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan.
Masing-masing memiliki fungsi yang berbeda ,tetapi kebanyakan teknologi robot jaman sekarang menggunakan keduanya.

Ada Berapa banyak (hidden layer) untuk menggunakan Jauh Belajar?


Belajar bekerja secara mendalam berdasarkan pada arsitektur jaringan dan digunakan dalam arsitektur prosedural optimal. Setiap output dari lapisan tersembunyi dengan lapisan dapat dikendalikan menggunakan grafis yang dirancang khusus untuk setiap output neuron. Kombinasi dan rekombinasi dari neuron individu saling berhubungan dalam semua unit lapisan tersembunyi ini dilakukan dengan menggunakan kombinasi fungsi aktivasi. Prosedur disebutkan dikenal Prosesdur transformasi nonlinear yang digunakan untuk prosedur yang optimal untuk menghasilkan bobot yang optimal pada setiap lapisan unit untuk mendapatkan nilai target yang diperlukan.

Ketika proses desain, jika jumlah saraf, sangat baik tertulis, tidak akan pernah cocok untuk memecahkan masalah. Isu yang paling penting dalam pembelajaran mendalam adalah jaringan saraf dilatih menggunakan pengurangan sederhana dari gradien. Pada saat kami menambahkan lebih dan lebih lapisan kain, kemudian membalikkan penurunan gradien penurunan yang dapat mempengaruhi nilai outpunya.

Perbedaan Kecerdasan Syaraf Tiruan dengan Deep Learning.

Neural Networks (NN) adalah jaringan saraf yang biasanya digunakan sebagai pasokan listrik sebelum (umpan maju) atau jaringan berulang yang hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi. Namun, jika lapisan jaringan saraf lebih atau bahkan mencapai 2 lapisan ratusan lapisan yang disebut Deep belajar. arsitektur jaringan saraf pada jaringan lebih kompleks dan memerlukan informasi lebih lanjut tentang input data untuk menentukan algoritma untuk digunakan. Dalam Artificial Neural Network terdiri dari beberapa algoritma Hebb Model Perceptron, Adaline sebelum propagasi, dll Sementara algoritma jaringan neuron pembelajaran mendalam tidak memerlukan informasi pada data untuk belajar, dan algoritma mungkin menderita tanpa kesepakatan (pengaturan) dan pemilihan model yang paling optimal.

Machine Learning (pembelajaran mesin)

Mesin, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, belajar adalah disiplin yang melibatkan desain dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris, seperti data Database sensor [5]. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mengembangkan mesin otomatis berdasarkan kinerja algoritma dan satu set aturan yang ditetapkan.

Dalam data pelatihan masukan untuk program pembelajaran mesin dengan sejumlah aturan yang dikelola oleh algoritma. Oleh karena itu, dapat diklasifikasikan teknik pembelajaran seperti instruksi mesin dan belajar secara otomatis untuk menghasilkan hasil yang optimal output. Hal ini terjadi secara otomatis, tanpa campur tangan manusia sama sekali. Semuanya dilakukan secara otomatis mengubah data menjadi beberapa model dan masuk jauh ke dalam sistem untuk secara otomatis mendeteksi masalah produksi.

Jika kalian pernah ke sebuah perusahaan yang menggunakan mesin didalamnya,kalian bisa lihat seberapa pintar alat itu bekerja,nah dibalik semua itu ada sebuah machine learning yang sangat dalam sehingga bisa sepintar itu.

Kesimpulan


Sekarang jamannya teknologi, semua kecerdasan pada sebuah mesin tidak sepenuhnya manusia yang membat ,terkadang harus mesin itu sendiri yang mempelajarinnya.Semoga bermanfaat.

Load Comments

Subscribe Our Newsletter

Notifications

Disqus Logo