Deep Learning adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada pelatihan jaringan saraf buatan untuk belajar dan membuat prediksi dari sejumlah besar data. Jaringan saraf ini terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia, di mana neuron yang saling berhubungan bekerja bersama untuk memproses informasi.
Berikut gambaran pembelajaran yang mendalam:
Jaringan Saraf: Inti dari pembelajaran yang mendalam adalah jaringan saraf buatan. Jaringan ini terdiri dari lapisan node yang saling berhubungan (neuron) yang diatur dalam lapisan input, tersembunyi, dan output. Koneksi antara neuron memiliki bobot terkait yang disesuaikan selama proses pembelajaran.
Deep vs dangkal: Istilah “dalam” dalam pembelajaran mendalam mengacu pada kedalaman jaringan saraf, yaitu, jumlah lapisan tersembunyi yang dikandungnya. Jaringan saraf tradisional dangkal mungkin hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi, sementara jaringan saraf dalam dapat memiliki banyak (puluhan, ratusan, atau bahkan ribuan) lapisan tersembunyi.
Belajar dari data: Model pembelajaran mendalam belajar dari data dengan menyesuaikan bobot koneksi antara neuron melalui proses yang disebut backpropagation. Selama pelatihan, model membandingkan prediksi dengan nilai target aktual, menghitung kesalahan (kehilangan), dan kemudian menyebarkan kesalahan ini ke belakang melalui jaringan untuk memperbarui bobot.
Pembelajaran Representasi: Salah satu kekuatan utama dari pembelajaran mendalam adalah kemampuannya untuk secara otomatis mempelajari fitur dan representasi yang relevan dari data mentah. Dalam pendekatan pembelajaran mesin sebelumnya, rekayasa fitur adalah proses manual dan padat karya. Algoritma pembelajaran yang mendalam dapat mempelajari abstraksi yang bermakna secara langsung dari data, yang dapat menyebabkan kinerja yang lebih baik.
Garis Besar Artikel
- Bagian 1: OnlineExamMaker – Hasilkan dan bagikan kuis pembelajaran yang mendalam dengan AI secara otomatis
- Bagian 2: 15 Pertanyaan & Jawaban Kuis Pembelajaran Deep
- Bagian 3: Coba OnLineExammaker AI Generator pertanyaan untuk membuat pertanyaan kuis
Bagian 1: OnlineExamMaker – Hasilkan dan bagikan Kuis Pembelajaran mendalam dengan AI secara otomatis
Cara tercepat untuk menilai pengetahuan pembelajaran yang mendalam tentang kandidat adalah menggunakan platform penilaian AI seperti OnlineExamMaker. Dengan generator pertanyaan AI OnLineExamMaker AI, Anda dapat memasukkan konten-seperti teks, dokumen, atau topik-dan kemudian secara otomatis menghasilkan pertanyaan dalam berbagai format (mis., Jawaban ganda-pilihan, benar/salah, jawaban singkat). Grader Ujian AI -nya dapat secara otomatis menilai ujian dan menghasilkan laporan yang mendalam setelah kandidat Anda mengirimkan penilaian.
apa yang akan Anda sukai:
● Buat kumpulan pertanyaan melalui bank pertanyaan dan tentukan berapa banyak pertanyaan yang ingin Anda pilih secara acak di antara pertanyaan -pertanyaan ini.
● Mengizinkan pengambil kuis untuk menjawab dengan mengunggah video atau dokumen Word, menambahkan gambar, dan merekam file audio.
● Tampilkan umpan balik untuk jawaban yang benar atau salah secara instan setelah pertanyaan dijawab.
● Buat formulir pembuatan timbal untuk mengumpulkan informasi pengambil ujian, seperti email, ponsel, judul kerja, profil perusahaan, dan sebagainya.
Secara otomatis menghasilkan pertanyaan menggunakan AI
Bagian 2: 15 Pertanyaan & Jawaban Kuis Pembelajaran dalam
or
1. Pertanyaan 1: Apa yang dimaksud dengan Deep Learning?
A. Teknik pemrograman tradisional.
B. Subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf buatan dengan banyak lapisan.
C. Metode statistik sederhana.
D. Algoritma pencarian data.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Deep Learning adalah bagian dari machine learning yang memanfaatkan jaringan saraf buatan (neural networks) dengan lapisan-lapisan yang dalam untuk mempelajari pola dari data besar secara otomatis.
2. Pertanyaan 2: Apa perbedaan utama antara neural network dangkal dan neural network dalam?
A. Neural network dangkal lebih cepat tetapi kurang akurat.
B. Neural network dalam memiliki lebih banyak lapisan tersembunyi untuk menangani data kompleks.
C. Neural network dangkal hanya digunakan untuk tugas sederhana.
D. Keduanya sama tanpa perbedaan.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Neural network dalam (deep) memiliki banyak lapisan tersembunyi yang memungkinkan pemrosesan data yang lebih kompleks, sementara neural network dangkal hanya memiliki satu atau dua lapisan.
3. Pertanyaan 3: Fungsi aktivasi apa yang sering digunakan untuk menghindari vanishing gradient?
A. Sigmoid.
B. ReLU (Rectified Linear Unit).
C. Tanh.
D. Linear.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: ReLU membantu mencegah vanishing gradient dengan mengaktifkan neuron hanya jika inputnya positif, sehingga mempercepat pelatihan jaringan saraf.
4. Pertanyaan 4: Proses apa yang digunakan dalam Deep Learning untuk menyesuaikan bobot jaringan saraf?
A. Forward propagation.
B. Backpropagation.
C. Activation function.
D. Loss function.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Backpropagation adalah algoritma yang menghitung gradien kesalahan dari output ke input dan menyesuaikan bobot untuk meminimalkan loss function.
5. Pertanyaan 5: Apa kegunaan utama Convolutional Neural Network (CNN)?
A. Mengolah data teks.
B. Mengidentifikasi pola dalam gambar dan video.
C. Memprediksi urutan waktu.
D. Mengelola data tabular.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: CNN dirancang untuk memproses data grid seperti gambar dengan menggunakan filter konvolusi untuk mendeteksi fitur visual.
6. Pertanyaan 6: Jenis neural network apa yang cocok untuk data urutan seperti teks atau suara?
A. Feedforward Neural Network.
B. Recurrent Neural Network (RNN).
C. Autoencoder.
D. Generative Adversarial Network (GAN).
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: RNN memiliki loop internal yang memungkinkan penyimpanan informasi dari langkah sebelumnya, sehingga ideal untuk data urutan temporal.
7. Pertanyaan 7: Apa yang dimaksud dengan overfitting dalam Deep Learning?
A. Model yang terlalu sederhana.
B. Model yang bekerja dengan baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data baru.
C. Model yang cepat pelatihan.
D. Model dengan akurasi rendah.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Overfitting terjadi ketika model belajar terlalu detail dari data pelatihan, sehingga gagal generalisasi ke data yang belum dilihat sebelumnya.
8. Pertanyaan 8: Teknik apa yang digunakan untuk mencegah overfitting?
A. Menambah data pelatihan.
B. Regularization, seperti L1 atau L2.
C. Mengurangi lapisan jaringan.
D. Semua jawaban benar.
Jawaban Benar: D.
Penjelasan: Teknik seperti regularization, augmentasi data, dan pengurangan lapisan dapat mencegah overfitting dengan membuat model lebih umum.
9. Pertanyaan 9: Apa fungsi utama dari Autoencoder dalam Deep Learning?
A. Membangkitkan data baru.
B. Mengurangi dimensi data dan rekonstruksi.
C. Mengklasifikasikan gambar.
D. Memprediksi urutan.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Autoencoder adalah jaringan saraf yang digunakan untuk kompresi data dengan mengkodekan input ke representasi rendah dimensi dan kemudian mendekodekannya kembali.
10. Pertanyaan 10: Apa peran dari discriminator dalam Generative Adversarial Network (GAN)?
A. Membuat data baru.
B. Membedakan antara data asli dan data palsu.
C. Melatih data urutan.
D. Mengurangi noise.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Discriminator dalam GAN bertugas membedakan data yang dihasilkan oleh generator dari data asli, sehingga meningkatkan kualitas output.
11. Pertanyaan 11: Apa yang dimaksud dengan transfer learning?
A. Memindahkan model dari satu perangkat ke perangkat lain.
B. Menggunakan model yang sudah dilatih untuk tugas baru.
C. Mengubah arsitektur jaringan.
D. Menghapus lapisan jaringan.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Transfer learning memanfaatkan pengetahuan dari model yang sudah dilatih pada dataset besar untuk meningkatkan performa pada dataset yang lebih kecil.
12. Pertanyaan 12: Framework apa yang populer untuk membangun model Deep Learning?
A. SQL.
B. TensorFlow atau PyTorch.
C. Excel.
D. HTML.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: TensorFlow dan PyTorch adalah framework open-source yang menyediakan alat untuk membangun, melatih, dan menyebarkan model Deep Learning dengan efisien.
13. Pertanyaan 13: Metrik evaluasi apa yang digunakan untuk mengukur akurasi model klasifikasi?
A. Mean Squared Error.
B. Accuracy atau Precision.
C. Loss function.
D. Gradient descent.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Accuracy mengukur proporsi prediksi benar dari total prediksi, sementara Precision fokus pada proporsi prediksi positif yang benar.
14. Pertanyaan 14: Apa yang dimaksud dengan hyperparameter tuning?
A. Menyesuaikan bobot jaringan.
B. Mengoptimalkan parameter seperti learning rate atau jumlah lapisan.
C. Menghitung loss.
D. Melatih model ulang.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: Hyperparameter tuning adalah proses mencari nilai optimal untuk parameter yang tidak dipelajari oleh model, seperti learning rate, untuk meningkatkan performa.
15. Pertanyaan 15: Aplikasi Deep Learning apa yang umum digunakan untuk pengenalan wajah?
A. RNN untuk teks.
B. CNN untuk pengolahan gambar.
C. Autoencoder untuk kompresi.
D. GAN untuk pembangkitan data.
Jawaban Benar: B.
Penjelasan: CNN efektif untuk pengenalan wajah karena dapat mengekstrak fitur visual dari gambar dengan akurat.
or
Bagian 3: Coba OnLineExammaker AI Question Generator untuk membuat pertanyaan kuis
Secara otomatis menghasilkan pertanyaan menggunakan AI