Kapan Kita Tidak Perlu ICA dalam Pipeline EEG?
Meskipun ICA merupakan alat kuat untuk reduksi artefak, tidak semua skenario analisis EEG membutuhkannya—beberapa kondisi justru lebih efektif tanpa ICA.
Deep Learning
Analisis Kritis dan Relevansi Metodologi Deteksi Kejang EEG dalam Studi Jothi & Jayaraj (2024) untuk Penelitian Klasifikasi Sinyal EEG Umum
Artikel ini mengulas pendekatan CNN-RNN dengan attention mechanism dalam deteksi kejang EEG serta potensi adaptasinya untuk klasifikasi sinyal EEG lain.
Analisis Metode Deep Learning Hibrida CNN-LSTM untuk Klasifikasi Aktivitas Manusia dan Potensinya pada Sinyal EEG
Artikel ini mengulas metodologi deep learning hibrida Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang digunakan untuk pengenalan aktivitas manusia berdasarkan data sensor smartphone, serta mengeksplorasi relevansi dan potensi aplikasinya untuk klasifikasi sinyal Electroencephalogram (EEG).
Machine Learning vs Deep Learning: Apa Bedanya dan Kapan Digunakan?
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: Lompatan Besar dalam Pemrosesan Bahasa Mesin
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.