Penjelasan perbedaan mendasar antara machine learning dan deep learning dari sisi struktur, kebutuhan data, dan aplikasi. Panduan memilih pendekatan yang tepat sesuai jenis data dan kompleksitas masalah.
Transformer memperkenalkan mekanisme self-attention yang merevolusi pemrosesan bahasa alami dan mengatasi keterbatasan model RNN/LSTM. Artikel ini membahas keunggulan, tantangan, serta peran transformer dalam perkembangan model bahasa modern.
LSTM dan GRU memecahkan masalah memori jangka panjang pada RNN klasik dengan mekanisme gerbang cerdas. Artikel ini membahas keunggulan, aplikasi nyata, dan perbandingan efisiensi kedua arsitektur dalam pemrosesan data berurutan.
Penjelasan evolusi neural network dari ANN, CNN, hingga RNN beserta turunan dan aplikasinya di dunia nyata. Panduan memilih jenis jaringan saraf sesuai kebutuhan data dan tujuan pemrosesan.
Penjelasan sederhana tentang cara kerja CNN untuk pengolahan gambar dan RNN untuk data berurutan seperti teks atau suara. Dilengkapi perbandingan peran keduanya dan relevansinya dalam aplikasi sehari-hari.