Halo dan selamat datang di tutorial intuisi untuk bagian jaringan saraf tiruan dari kursus.
Sangat bersemangat untuk memulai hal-hal ini.
Dan hari ini kita akan mencari tahu bagaimana kita akan menangani bagian ini.
Jadi di bagian ini kita akan mempelajari hal-hal berikut.
Pertama-tama kita akan berbicara tentang neuron sehingga akan ada sedikit ilmu saraf dan kita akan mencari
tahu sedikit tentang bagaimana otak manusia bekerja dan mengapa kita mencoba meniru itu.
Dan kita juga akan melihat seperti apa blok bangunan utama dari jaringan saraf neuron.
Kemudian di tutorial berikutnya. Kita akan berbicara tentang fungsi aktivasi dan kita akan melihat
beberapa contoh fungsi gesekan yang dapat Anda gunakan di jaringan saraf Anda dan kami akan mencari tahu
mana yang salah satu di antaranya adalah yang paling satu yang biasa digunakan dalam jaringan saraf dan di lapisan mana Anda lebih suka menggunakan
fungsi mana.
Ada pembicaraan tentang cara kerja jaringan saraf.
Jadi berbeda dengan apa yang Anda harapkan dan apa yang mungkin disampaikan dalam kursus dan tutorial lain kita
tidak akan masuk ke pembelajaran kita benar-benar akan masuk ke kerja jaringan saraf pertama karena dengan
cara itu dengan melihat jaringan saraf dalam aksi yang akan memungkinkan kita untuk memahami apa yang kita tuju terhadap
apa tujuan kita.
Jadi di sini kita akan melihat contoh jaringan saraf kita akan melihat contoh hipotetis yang sangat disederhanakan
dan sangat disederhanakan atau ketika jaringan Anda sendiri yang bekerja untuk memprediksi harga perumahan pada dasarnya
adalah harga real estat.
Dan dengan melihat contoh itu kita akan lebih memahami dengan tepat apa yang kita tuju dan apa yang ingin
kita capai pada akhirnya.
Dan kemudian kita akan beralih ke pemahaman bagaimana jaringan saraf belajar karena dengan begitu kita akan lebih siap untuk apa
yang akan datang.
Lalu kita akan bicara tentang gradient descent.
Ini juga merupakan bagian dari pembelajaran jaringan saraf dan kami akan memahami bagaimana algoritma itu lebih baik daripada
hanya metode brute force yang mungkin Anda maksudkan atau bersedia ambil sebagai upaya pertama atau metode pertama yang terlintas
dalam pikiran.
Jadi kita akan mencari tahu seberapa besar keuntungan dari gradient descent.
Dan kemudian kita akan berbicara tentang penurunan gradien stokastik.
Ini adalah kelanjutan dari tutorial yang bagus dan layak, tetapi ini adalah metode yang lebih baik dan bahkan lebih kuat
dan kami akan mencari tahu cara kerjanya.
Dan akhirnya kita akan menyelesaikan semuanya dengan menyebutkan hal-hal penting tentang back propagation
dan merangkum semuanya dalam langkah demi langkah set instruksi untuk menjalankan jaringan saraf tiruan Anda.
Saya harap ini semua terdengar sangat menarik bagi Anda karena saya sangat bersemangat dan saya tidak sabar untuk
memulai.
Saya berharap dapat melihat Anda pada tutorial pertama.
Dan sampai saat itu menikmati pembelajaran yang mendalam.