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.
Penjelasan empat pendekatan utama machine learning—supervised, unsupervised, semi-supervised, dan reinforcement learning—beserta contoh aplikasinya. Panduan memilih metode yang sesuai dengan kebutuhan data dan masalah.
Penjelasan dasar tentang konsep, pendekatan, dan aplikasi machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Dilengkapi perbandingan dengan pemrograman tradisional dan pengantar ke teknologi AI lanjutan.
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.