Neural Networks untuk Pemula - Perkuliahan Soft Computing #06

Video quality	The size	Download

Информация о Neural Networks untuk Pemula - Perkuliahan Soft Computing #06

Название	:	Neural Networks untuk Pemula - Perkuliahan Soft Computing #06
Продолжительность	:	54.14
Дата публикации	:
Просмотров	:	8,7 rb

Salam pak Video tentang algoritma backpropagation sudah adakah pak?
Comment from : ummu salmah

terimaa kasih kak sangat membantuuubrini lanjutan neural network dimanaa kak?
Comment from : Riska Amylatul Askiyah

Terima kasih penjelasannya pak, sukses terus
Comment from : A Marimin

I hope all computer science lecturers can provide explanations as clear as yours If all lecturers have the same quality of explanation as you, I believe we will have graduates who not only rely on their diplomas but truly understand and can apply the knowledge they acquire in the working world
Comment from : Sobat Geeks

izin bertanya pak bedanya jaringan syaraf tiruan dengan convolutional neural network (cnn) itu apa ya pak? terima kasih
Comment from : Nisha Arofah

waalaikumsalam warahmatullah terimakasih pak 🙏
Comment from : Darma

Mas AnivbrIjin mau tanya terkait terapan Neural Networksbr1) Berapa batas minimal data record input untuk diproses?br2) Apakah bisa dilakukan penelitian terkait dg data administrasi?br3) Apakah aplikasi yang standar digunakan?brbrMohon infonya brTrimsbr😊😊😊
Comment from : Mindset

penjelasannya sangat mudah dipahami Terima kasih pak sudah berbagi
Comment from : abu Tole

Penjelasannya mudah bgt buat dimengerti pak, terima kasih atas ilmunya sangat membantu untuk studi saya pak 🙏🏻🙏🏻
Comment from : Yusdi Ari Pralambang

Pak izin bertanya untuk speech recognition itu direkomendasikan menggunakan algoritma apa ya selain CNN?
Comment from : Pelajar Teknologi

Boleh bertanya bapak Apakah NN bisa memprediksi sebuah jaringan kegiatan guru di masa depan?
Comment from : Hari Widi Utomo

pak izin bertanya kenapa pada saat mencari hidden layer perlu dilakukan fungsi aktivasi jugaa?
Comment from : arla salsabila

Mohon penjelasan tentang Backward propagation
Comment from : arfansa

Mirip decicion tree di c45
Comment from : Amirul MumiNin Leo

Sehat selalu Pak, semoga videonya terus berlanjut
Comment from : irvan budiawan

Mohon maaf pak izin bertanya Apakah nilai bobot itu bisa diisi secara bebas atau mungkin ada rumusnya ?
Comment from : Dini Fajariyah

Untuk face recognition dan speaker recognition di sini masuk dalam contoh contoh klasifikasi karena merupakan kategori wajah si A atau wajah si B, kalau dimasukkan ke dalam contoh prediksi cocok tidak ya Pak? Misal ini foto ini prediksinya adalah foto si A, suara ini prediksinya adalah milik si B Terima kasih sebelumnya
Comment from : Boedy Irhadtanto

pak boleh minta CPnya bt belajar ANFIS?
Comment from : Supriyanto

terima kasih pak penjelasannya mudah dimengerti
Comment from : Dicky Zuerst

Pak saya ingin bertanya, Apakah untuk ANN bisa digunakan untuk klasifikasi dan prediksi dalam 1 kasus sekaligus ?brseperti contoh pembuatan rumah : saya memiliki data yang harus di klasifikasi terlebih dahulu seperti daerah rumah yang sangat mahal, mahal, normal dan murahbrtahap selanjutnya saya ingin memprediksi harga rumah tersebut dalam kondisi yang dipilih seperti luas rumah dalam bentuk data numerik, jika bisa adakah contoh penggunaanya pak ? terimakasih
Comment from : ichwan afif

terimakasi pak, sangat jelas pemaparannya Izin bertanya, apakah ada modul atau cara penerapan artifical neural network ini?
Comment from : Luthfy Muhammad

mengapa penentuan bobot acak, dan juga idealnya mengapa titik titik neuron tidak mewakili jenis kriteria ya Pak? dalam arti ini pendekatan mcdm?
Comment from : mawan sugiyanto

Trims Mas
Comment from : Hari Purwanto

pak saya ingin bertanya, untuk menentukan jumlah hidden layer itu bagaimana ngge pak? apakah acak atau sudah ditentukan?
Comment from : 18_Lailiyah Rohmawati