UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SURAKARTA

E-LIBRARY UNSA

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Deep Learning: Modernisasi Machine Learning untuk Big Data

Text

Deep Learning: Modernisasi Machine Learning untuk Big Data

Suyanto - Nama Orang; Kurniawan Nur Ramadhan - Nama Orang; Satria Mandala - Nama Orang;

Sejumlah perusahaan raksasa telah sukses membangun banyak aplikasi berbasis deep learning (DL) yang impresif, penuh keajaiban. Kesuksesan ini merupakan hasil kerja keras selama bertahun-tahun dalam membangun sistem-sistem berbasis DL, mulai dari gagasan, arsitektur model, teknik pembelajaran, hingga framework sampai dihasilkan performansi yang mendekati, bahkan melebihi, kemampuan manusia. Konsep dan gagasan DL sebenarnya telah ada sejak lama. Sebagai contoh, Restricted Boltzmann Machines (RBM) merupakan pembaruan dari konsep Hopfield Network yang sangat populer di tahun 1980-an. Sejumlah RBM bisa ditumpuk menjadi beberapa lapisan. Penumpukan RBM ini ternyata memberikan peningkatan performansi yang sangat signifikan. Ide inilah yang menjadi titik awal munculnya DL.

Selanjutnya, para pakar semakin bersemangat mengembangkan model-model DL yang lebih andal dengan melakukan pembaruan konsep-konsep dan ide-ide lama. Mereka mulai mengembangkan Stacked Autoencoders (SAE), Deep Belief Networks (DBN), Generative Adversarial Networks (GAN), Convolutional Neural Networks (CNN), Capsule Networks (CapsNet), Deep Recurrent Networks (DRN), Deep Reinforcement Learning (DRL), hingga Lifelong Learning (LL). Model-model ini mampu memberikan performansi mengagumkan dalam menangani himpunan data sangat besar.

Jadi, DL bisa dikatakan sebagai modernisasi machine learning untuk menangani big data. Buku ini memberikan penjelasan dan ilustrasi sederhana mengenai konsep dasar dari empat pendekatan DL serta aplikasinya dalam berbagai bidang terkini berkaitan dengan big data yang tidak terstruktur: teks, citra, suara, dan video. Buku ini juga mendiskusikan penelitian awal tentang pengenalan ucapan audiovisual Bahasa Indonesia. Pembahasan diberikan dari konsep dasar paling simpel dan secara perlahan ke ide-ide besar yang semakin kompleks. Setiap model dibahas dari ide dasar, motivasi, visualisasi, formulasi matematis, hingga contoh aplikasinya.


Ketersediaan
BP00479006.31 Suy d C.1Perpustakaan Universitas SurakartaTersedia
BP00480006.31 Suy d C.2Perpustakaan Universitas SurakartaTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
006.31 Suy d
Penerbit
Bandung : Informatika., 2019
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
9786237131212
Klasifikasi
006.31
Tipe Isi
text
Tipe Media
unmediated
Tipe Pembawa
-
Edisi
Cet. 1
Subjek
Deep Learning
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SURAKARTA
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Selamat datang di UPT Perpustakaan Universitas Surakarta (UNSA). UPT Perpustakaan Universitas Surakarta adalah perpustakaan yang menyediakan berbagai macam judul koleksi guna melengkapi kebutuhan informasi pemustaka, perpustakaan ini terletak di unit gedung 2 (lantai 5) Universitas Surakarta.

 

Instagram : unsalibrary

Email : unsaperpus@gmail.com

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik