DEEP LEARNING

Video ini dimulai dengan pembahasan dasar tentang machine learning, menjelaskan bahwa untuk memahami deep learning, penting untuk menguasai prinsip dasar ML. Machine learning menggunakan algoritma untuk belajar dari data, dan inti dari "belajar" menurut Mitchel (1997) adalah ketika kinerja program meningkat dari pengalaman. Beberapa pokok bahasan adalah sebagai berikut:

• 0:05 - Pengenalan machine learning dan deep learning.
• 0:24 - Definisi machine learning dari Tom Mitchell: belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerja.
• 1:54 - Contoh robot belajar berjalan.
• 3:01 - Pengalaman supervised vs unsupervised dan dataset iris.
• 4:42 - Hubungan AI, machine learning, dan deep learning.
• 6:01 - Perbedaan machine learning dan pemrograman tradisional.
• 7:01 - Siklus machine learning: dari data hingga penerapan.
• 8:48 - Penjelasan supervised dan unsupervised learning.
• 12:00 - Reinforcement learning: agen belajar dari imbalan/hukuman.
• 13:35 - Regresi, klasifikasi, klasterisasi, dan asosiasi.
• 17:02 - Overfitting dan underfitting.