Context: Deep learning adalah bagian dari keluarga yang lebih luas dari metode pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf buatan dengan pembelajaran representasi. Pembelajaran dapat diawasi, semi-diawasi atau tidak diawasi. Arsitektur pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf dalam, jaringan kepercayaan dalam, pembelajaran penguatan dalam, jaringan saraf berulang, jaringan saraf konvolusional dan transformator telah diterapkan ke bidang-bidang termasuk visi komputer, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, terjemahan mesin, bioinformatika, desain obat, analisis gambar medis, ilmu iklim, inspeksi bahan dan program permainan papan, di mana mereka telah menghasilkan hasil yang sebanding dengan dan dalam beberapa kasus melampaui kinerja ahli manusia. Jaringan saraf buatan (ANNs) terinspirasi oleh pemrosesan informasi dan node komunikasi terdistribusi dalam sistem biologis. ANNs memiliki berbagai perbedaan dari otak biologis. Secara khusus, jaringan saraf buatan cenderung bersifat statis dan simbolik, sementara otak organisme hidup modern paling dinamis (plasma) dan analog. "Deep Learning" juga memungkinkan penyusunan yang tidak terikat di bawah lapisan heterogenik, sementara fungsi jaringan dalam menunjukkan keterbatasan yang luas dalam penggunaan, tetapi dapat disimpan secara luas di bawah satu lapisan, yang tidak terikat, dan dapat digunakan untuk mengoptimalkan efisiensi dan efisiensi, sementara implementasi jaringan dalam, yang mengacuat pada tingkat yang tidak terikat, yang dapat digunakan untuk mempertahankan fungsi dan efisiensi yang tidak terikat, tetapi juga mengacuat pada tingkat yang tidak terikat, yang terkait dengan standar, yang digunakan untuk mengidentifikasi secara luas, dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara praktis.

Apa itu Deep Learning?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari keluarga yang lebih luas dari metode pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf buatan dengan representasi pembelajaran.