DEEP LEARNING

Video ini membahas tentang masalah overfitting dan underfitting dalam pelatihan model, serta penggunaan regularisasi untuk mengurangi kesalahan generalisasi tanpa mempengaruhi performa model saat pelatihan. Beberapa poin penting yang perlu diperhatikan:

• 0:07 - Pembahasan tentang fitting model yang menghasilkan overfitting atau underfitting.
• 0:19 - Penjelasan tentang bias (kesalahan karena model tidak mewakili konsep) dan variance (kesalahan akibat reaksi berlebihan pada perubahan data).
• 2:00 - Variance sangat sensitif terhadap perubahan dan noise, mengakibatkan lebih banyak variasi dalam prediksi.
• 3:19 - Kesimpulan tentang overfitting (model terlalu mengikuti noise) dan underfitting (model tidak belajar cukup dari konsep).
• 4:51 - Regularisasi membantu mencegah overfitting dengan mengurangi kesalahan generalisasi dan mengontrol kapasitas model.