Memahami Deep Learning

Evolusi besar-besaran di dunia data (terutama dalam 3-4 tahun terakhir) telah benar-benar mempertimbangkan bagaimana mesin yang kuat dapat membuat keputusan berdasarkan fakta dan angka yang telah ada selama berabad-abad - suatu hal yang tidak mungkin dilakukan. dengan sejumlah usaha manusia. Pemrosesan dan pemahaman data ini untuk memahami apa yang sebenarnya ingin disampaikannya telah menyebabkan banyak bidang (studi) yang masing-masing, secara individu, membuat terobosan spektakuler untuk menjadikan dunia tempat yang lebih baik. Salah satu bidang tersebut adalah apa yang telah melihat keberhasilannya dengan nama Deep Learning. Tapi apa sebenarnya itu? Baiklah, mari kita coba dan cari tahu.

Pembelajaran mendalam itu sendiri adalah bagian yang lebih kecil dari bidang studi yang lebih besar dan pembelajaran mesin penelitian atau singkatnya Sewa Sound Jakarta. Tulang punggung pembelajaran yang dalam adalah memanfaatkan algoritma yang sangat canggih yang bekerja pada kerangka kerja yang struktur dan konsepnya sepenuhnya diturunkan dan identik dengan otak tubuh manusia. Dengan demikian, lebih dari dipahami bahwa jantung kerangka ini harus mirip dengan neuron dalam banyak hal - hanya dengan cara bahwa neuron adalah jantung dari seluruh sistem saraf kita. Kerangka kerja ini secara keseluruhan adalah apa yang kami sebut sebagai jaringan saraf tiruan (singkatnya JST).

Ini adalah jaringan saraf yang sama yang bertanggung jawab untuk membuat kemajuan dan penemuan revolusioner di bidang pembelajaran buatan dan pembelajaran mesin. Jaringan-jaringan ini lambat sekali pada saat permulaannya seperti pikiran seorang bayi yang baru lahir - sama sekali tanpa dan tidak menyadari cara kerja dunia. Mengekspos mereka pada data kehidupan nyata (fakta dan angka) adalah apa yang menyempurnakan akurasi mereka untuk melakukan pekerjaan yang sangat canggih dan canggih yang diperlukan dari mereka. Jaringan saraf ini, sama seperti otak manusia, bekerja paling baik ketika mereka belajar dari pengalaman real-time dan kehidupan nyata. Setelah jaringan dan model terkait mencapai tingkat presisi yang diinginkan, sungguh menyenangkan dan menarik untuk melihatnya di tempat kerja.

TERMINOLOGI PEMBELAJARAN DALAM

Deep Learning 101 adalah tentang memahami istilah-istilah yang sangat mendasar yang terkait dengannya (dan maknanya juga). Beberapa istilah ini termasuk-

    Jaringan syaraf

Seperti yang dibahas sebelumnya, jaringan saraf (buatan) adalah tulang punggung pembelajaran yang mendalam. Secara teori, JST dapat didefinisikan dan divisualisasikan sebagai berbagai neuron yang saling berhubungan (buatan) yang bertukar data di antara mereka sendiri. Jika makna dan pemahaman data ini lebih dari pengalaman yang dipelajari dari neuron, itu menghasilkan neuron yang diperbarui dalam hal pengetahuan dan pengalaman, dan jika sebaliknya, neuron sangat sederhana memproses data sesuai pengalamannya dan mengembalikan beberapa hasil.

    CNN (Jaringan Neural Konvolusional)

Digunakan secara eksklusif dalam DIP, CNN melibatkan penggunaan beberapa filter independen (tidak lain hanyalah matriks persegi) di atas gambar multi-saluran untuk mengekstraksi beberapa fitur yang berbeda dan berbeda dari suatu gambar.

    RNN (Jaringan Syaraf Berulang)

Dalam istilah yang sangat sederhana, RNN digunakan untuk memproses informasi sekuensial di mana set output sebelumnya dapat digunakan untuk memprediksi set output berikutnya berdasarkan pada set data yang sama sekali baru. Contoh terbaik untuk memahami ini adalah rekomendasi otomatis yang didapat di platform seperti Amazon, Netflix, Spotify dll.