Pengenalan dan Panduan Jupyter Notebook untuk Pemula

Jupyter notebook adalah software sangat sangat populer beberapa tahun terakhir. Mungkin sebagian besar dari pembaca sudah menggunakannya sehari-hari. Tapi mungkin ada beberapa yang baru mengenal nama saja dan belum terlalu mengerti. Atau bahkan mungkin baru mendengar. Jangan kuatir, tulisan ini akan mengenalkan Anda kepada Jupyter notebook dari nol sampai sedikit menguasainya.

Ulasan Buku: Deep Learning with PyTorch – Vishnu Subramanian (Feb 2018)

Buku ini adalah buku PyTorch pertama yang saya baca dan membuat saya berpaling dari Keras hehe. Menurut saya isinya cukup komprehensif. Topik yang dibahas cukup luas, mulai dari pengenalan AI, ML, lalu pengenalan PyTorch dimulai dengan pembahasan yang cukup banyak tentang tensor lalu pemrograman NN, sampai topik-topik DL seperti CNN, pemrosesan sekuensial (RNN/LSTM) dan alikasinya pada pemrosesan teks, GAN, sampai pengenalan model-model mutakhir DL.

Pengenalan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) – RNN Bagian 2

Di artikel sebelumnya (Pengenalan RNN Bagian 1) kita telah menyinggung permasalahan gradien yang menghilang (vanishing gradient) pada RNN. Pada bagian ini kita akan membahas varian-varian dari RNN yaitu LSTM dan GRU yang didesain untuk memecahkan masalah ini. LSTM (Long Short Term Memory) adalah jenis modul pemrosesan lain untuk RNN. LSTM diciptakan oleh Hochreiter & Schmidhuber (1997) dan... Continue Reading →

Ulasan Setelah Mengikuti Deep Learning Specialization

Ini adalah ulasan dari Deep Learning Specialization di Coursera. Specialization adalah istilah Coursera untuk program kursus interaktif (MOOC) yang lebih komprehensif, lebih lama (beberapa bulan), dan isinya beberapa MOOC lain. Istilah yang sama kalau di Udacity disebut nanodegree, kalau di EdX disebut micromasters, dan sebagainya. Deep learning adalah kemajuan utama dari pembelajaran mesin dalam satu dekade terakhir,... Continue Reading →

Ulasan MOOC: Structuring Machine Learning Projects – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera

Kursus ini mengajarkan aspek-aspek machine learning yang jarang dijumpai di tempat lain, yaitu tentang pengelolaan proyek machine learning. Bayangkan Anda bukan sebagai ML engineer yang mengurusi tentang pembuatan dan optimasi model, tapi sebagai pimpinan proyek ML yang harus mengambil keputusan strategis tentang apa-apa yang dikerjakan dalam proyek ML tersebut. Simak ulasan lengkapnya.

Student Notes: Neural Networks and Deep Learning

These are the notes that I wrote while attending the first three courses from Deep Learning Specialization program at Coursera. I you have attended/are attending the Deep Learning Specialization program, this note would straight away look familiar to you. So here it goes. ~ Representation and Notations These are the conventions used throughout the course. L... Continue Reading →

Study Notes: Reinforcement Learning – An Introduction

These are the notes that I took while reading Sutton's "Reinforcement Learning: An Introduction 2nd Ed" book and it contains most of the introductory terminologies in reinforcement learning domain. Definitions and equations are taken mostly from the book. Equations are numbered using the same number as in the book too to make it easier to find.

Mengenal dan Membandingkan Berbagai Pemrograman Paralel pada CPU dan GPU [GGPU – Bag. 2]

Di artikel sebelumnya Mengenal General Purpose Programming pada GPU (GPGPU) – [Bag. 1] kita sudah membahas kemampuan, manfaat, dan sedikit gambaran tentang cara melakukan pemrograman umum pada GPU. Di artikel ini kita akan melihat secara lebih detil bermacam cara pemrograman umum pada GPU dan juga pemrograman paralel pada CPU sekaligus kita bandingkan performansinya masing-masing. Tujuan saya... Continue Reading →

Blog di WordPress.com.

Atas ↑