DEEP LEARNING

Video tersebut menjelaskan konsep pemrosesan data berurutan menggunakan jaringan saraf, termasuk prediksi, klasifikasi, dan penerjemahan dalam berbagai model sekuensial. Berikut ringkasan poin-poin video berdasarkan urutan waktu:

• 0:05 - 0:31: Fokus pada pemrosesan data berurutan dengan jaringan saraf, mulai dari intuisi hingga konsep.
• 0:31 - 0:46: Melanjutkan pembahasan model perseptron dan feed-forward.
• 0:46 - 1:37: Contoh prediksi pergerakan bola, menunjukkan pentingnya informasi masa lalu untuk akurasi prediksi.
• 1:37 - 2:32: Data sekuensial ada dalam suara dan gelombang audio.
• 2:32 - 3:32: Teks juga data sekuensial yang bisa dipecah untuk analisis.
• 3:32 - 4:39: Data sekuensial dalam EKG, saham, DNA, dan video.
• 4:39 - 5:40: Klasifikasi biner one-to-one dalam jaringan saraf.
• 5:40 - 6:48: Model many-to-one untuk analisis sentimen dalam teks.
• 6:48 - 7:12: Model one-to-many untuk image captioning (contoh: gambar jadi teks).
• 7:12 - 8:12: Model many-to-many untuk penerjemahan bahasa.