Network
INFOTEMANGGUNG.COM – Berikut kami rangkum 7 jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data.
Terkait 7 jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data, bisa pembaca simak dalam artikel ini.
Artikel ini disajikan sebaga bahan belajar bersama, jika dirasa kurang relevan dan komprehensif, maka pembaca dapat mencari lebih banyak sumber lainnya, berkaitan dengan 7 jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data.
Algoritma Deep Learning
Deep Learning adalah sub-bidang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural network) yang sangat dalam dan kompleks untuk melakukan analisis data dan membuat prediksi.
Baca Juga: Dekomposisi dalam Informatika adalah Proses Mengurai Suatu Sistem
Deep Learning memiliki kemampuan untuk secara otomatis menemukan fitur yang relevan dalam data, seperti mengidentifikasi wajah atau objek dalam gambar, dan membuat prediksi yang lebih akurat daripada metode Machine Learning tradisional.
7 Jenis Algoritma Deep Learning yang Digunakan untuk Memproses dan Mengekstrak Fitur dari Data
Berikut kami rangkum 7 jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data, di antaranya sebagai berikut:
1) Convolutional Neural Networks (CNNs)
Digunakan untuk melakukan analisis pada data gambar dan bertanggung jawab atas tugas seperti pengenalan wajah, pengenalan objek, dan segmentasi gambar.
2) Recurrent Neural Networks (RNNs)
Digunakan untuk memproses data berurutan seperti teks, suara, dan data waktu. Ini bertanggung jawab untuk tugas seperti pengenalan suara dan prediksi series data.
3) Autoencoders
Digunakan untuk pengurangan dimensi dan kompresi data. Ini mempelajari representasi fitur yang efisien dari data dan membuat representasi yang lebih sederhana dan kompak.
4) Generative Adversarial Networks (GANs)
Digunakan untuk membuat data baru yang mirip dengan data asli. Ini terdiri dari dua jaringan: generator dan diskriminator. Generator membuat data baru, sementara diskriminator memverifikasi keaslian data.
5) Long Short-Term Memory (LSTM) Networks
Varian dari RNNs yang mengatasi masalah pengulangan pendek dan memori jangka panjang. Ini membantu memproses data berurutan yang memiliki keterkaitan jangka panjang.
6) Fully Connected Neural Networks (FCNs)
Jaringan saraf yang paling sederhana yang terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Ini digunakan untuk tugas pembelajaran mesin yang tidak spesifik.
7) Deep Belief Networks (DBNs)
Salah satu jenis jaringan generatif tersembunyi Markov yang digunakan untuk membuat model probabilistik dari data. Ini membantu menemukan representasi fitur yang lebih efisien dan berguna dari data.
Itulah rangkuman 7 jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data. Semoga dapat menambah wawasan kita bersama.***
