Berikut adalah beberapa pendekatan utama dalam pembelajaran deep learning:
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Pendekatan ini menggunakan data yang sudah diberi label. Model dilatih untuk mempelajari hubungan antara input dan output yang diketahui.
- Contoh: Klasifikasi gambar, prediksi harga rumah.
- Algoritma populer: Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs).
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)
Model dilatih menggunakan data tanpa label. Pendekatan ini bertujuan untuk menemukan pola tersembunyi dalam data.
- Contoh: Klasterisasi data, pengurangan dimensi.
- Algoritma populer: Autoencoders, Deep Belief Networks.
3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
Pendekatan ini melibatkan agen yang belajar dari lingkungan melalui sistem penghargaan dan hukuman. Deep learning digunakan untuk membantu agen membuat keputusan yang lebih kompleks.
- Contoh: Pengembangan AI untuk bermain game atau robotika.
- Algoritma populer: Deep Q-Networks (DQN).
4. Semi-Supervised Learning
Pendekatan ini menggabungkan data berlabel dan data tanpa label. Sangat berguna ketika data berlabel sulit atau mahal untuk dikumpulkan.
- Contoh: Analisis teks, pengenalan wajah.
5. Self-Supervised Learning
Jenis pembelajaran di mana model menghasilkan labelnya sendiri berdasarkan data input. Ini adalah pendekatan yang sedang berkembang pesat dalam penelitian.
- Contoh: Model bahasa seperti GPT atau BERT.
