1) Jika semua bobot pada ANN diatur sama besar, apa yang akan terjadi pada proses pembelajaran? a) jaringan lebih cepat mengenali pola b) jaringan gagal membedakan pola c) hasil klasifikasi sangat akurat d) bobot otomatis menyesuaikan dengan sendirinya 2) Berikut ini contoh penggunaan ANN dalam kehidupan sehari-hari adalah a) menyapu lantai secara otomatis b) pengenalan wajah di ponsel c) menghitung luas segitiga d) membuat jadwal pelajaran 3) Apa akibat jika bobot terlalu besar pada satu node dalam jaringan ANN? a) node akan mendominasi hasil dan jaringan jadi tidak seimbang b) jaringan lebih cepat belajar c) semua node bekerja sama seimbang d) error langsung menjadi 0 4) Hubungan antara feedback dan pembaruan bobot pada ANN adalah a) feedback digunakan untuk menghapus bobot b) feedback menghasilkan error untuk memperbarui bobot c) bobot diubah tanpa memperhatikan feedback d) feedback hanya digunakan untuk menghentikan pelatihan 5) Mengapa supervised learning cocok digunakan untuk klasifikasi gambar? a) Karena datanya tidak memiliki label b) Karena menggunakan proses acak c) Karena membutuhkan data berlabel d) arena hasilnya tidak bisa dibandingkan 6) Mengapa unsupervised learning lebih sulit dievaluasi dibanding supervised learning? a) Karena datanya terlalu banyak b) Karena tidak ada label pembanding hasilnya c) Karena hasilnya selalu akurat d) Karena tidak memiliki bobot 7) Bagaimana cara ANN meniru proses sinapsis dalam otak manusia? a) Dengan menghapus koneksi antar-node b) Dengan memberi nilai bobot yang sama pada semua node c) dengan garis penghubung antar-node yang punya bobot berbeda d) Dengan hanya memakai satu node aktif 8) Bagaimana cara kerja ANN saat membedakan gambar kucing dan anjing? a) Menghafal semua gambar tanpa analisis b) Mengacak label hingga cocok c) Menghitung pola fitur lalu membandingkannya dengan data latih d) Menentukan hasil secara acak 9) Bagaimana ANN bisa digunakan untuk mendeteksi penyakit dari foto rontgen? a) engubah warna gambar tanpa analisis b) Melatih model dengan ribuan gambar rontgen berlabel penyakit c) Menghapus bagian gelap pada gambar d) Menggunakan data tanpa pelatihan 10) Apa yang terjadi jika lapisan tersembunyi (hidden layer) dihapus dari ANN? a) ANN tidak bisa mengenali pola kompleks b) ANN menjadi lebih cerdas c) ANN belajar lebih cepat dan akurat d) ANN tetap bekerja sama seperti biasa

Nayla dewi anggraini (ANN)

by
Print
Embed

Leaderboard

Visual style

Options

Switch template

Continue editing: ?