Energy-based Models

Model berbasis energi paling umum digunakan di bidang pembelajaran mesin. Mereka adalah jenis model probabilistik yang menggunakan fungsi energi untuk menetapkan skor untuk setiap kemungkinan konfigurasi model. Skor ini kemudian digunakan untuk menghitung probabilitas setiap konfigurasi. Model berbasis energi telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara. Mereka sangat berguna untuk tugas yang melibatkan data yang kompleks dan dimensi tinggi, di mana model probabilistik tradisional mungkin tidak efektif.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan tentang apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Energy-based Models berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Energy-based Models Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Energy-based Models

Energy-based Models (EBM) adalah salah satu jenis model pembelajaran mesin yang digunakan untuk mempelajari distribusi data. EBM memodelkan data sebagai energi yang terkait dengan setiap konfigurasi data. Konfigurasi data yang memiliki energi rendah dianggap lebih mungkin terjadi daripada konfigurasi data yang memiliki energi tinggi. EBM digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan tulisan tangan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut LeCun et al. (2006) dalam bukunya yang berjudul “A Tutorial on Energy-Based Learning”, EBM adalah model pembelajaran mesin yang memodelkan data sebagai energi yang terkait dengan setiap konfigurasi data. EBM mempelajari distribusi data dengan mencari konfigurasi data yang memiliki energi rendah. Konfigurasi data yang memiliki energi rendah dianggap lebih mungkin terjadi daripada konfigurasi data yang memiliki energi tinggi. EBM dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan tulisan tangan.

Fungsi Energy-based Models

Energy-based models (EBM) adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan distribusi probabilitas dari data. Fungsi utama dari EBM adalah untuk menghitung energi dari suatu konfigurasi data. Energi ini kemudian digunakan untuk menentukan probabilitas distribusi data tersebut. Dalam EBM, semakin rendah energi suatu konfigurasi data, semakin tinggi probabilitasnya.

Contoh Energy-based Models

Contoh penerapan EBM adalah pada pengenalan wajah. Dalam pengenalan wajah, EBM digunakan untuk memodelkan distribusi probabilitas dari wajah yang dikenali. Energi dihitung berdasarkan kesamaan antara wajah yang dikenali dengan wajah yang telah dipelajari sebelumnya. Semakin mirip wajah yang dikenali dengan wajah yang telah dipelajari, semakin rendah energinya dan semakin tinggi probabilitasnya.

Rumus atau Formula terkait Energy-based Models

Energy-based Models (EBMs) adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan distribusi probabilitas dari data. Model ini didasarkan pada prinsip bahwa data yang dihasilkan memiliki energi yang lebih rendah daripada data yang tidak dihasilkan. Oleh karena itu, model ini mencoba untuk menemukan parameter yang dapat menghasilkan energi yang lebih rendah untuk data yang dihasilkan.

Rumus atau formula yang digunakan dalam Energy-based Models adalah sebagai berikut:

E(x) = -log ∑y exp(-E(x,y)/T)

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus ini adalah:

  • E(x) adalah energi dari data x
  • y adalah label atau kelas dari data
  • E(x,y) adalah energi dari data x dengan label y
  • T adalah suhu atau temperatur yang digunakan dalam model
  • exp adalah fungsi eksponensial
  • ∑ adalah simbol sigma yang menunjukkan penjumlahan
  • log adalah fungsi logaritma

Dalam Energy-based Models, tujuan utama adalah untuk menemukan parameter yang dapat menghasilkan energi yang lebih rendah untuk data yang dihasilkan. Dengan menggunakan rumus di atas, model dapat menghitung energi dari data dan mencari parameter yang dapat menghasilkan energi yang lebih rendah. Semakin rendah energi yang dihasilkan, semakin baik model tersebut dalam memodelkan distribusi probabilitas dari data.

Jenis Macam Arti Model Berbasis Energi dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Energy-based Models
Bahasa Indonesia Model Berbasis Energi
Bahasa Jawa Model Adhedhasar Energi
Bahasa Sunda Model Dumasar Énergi
Bahasa Malaysia Model Berasaskan Tenaga

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Energy-based Models serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Energy-based Models:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Energy-based Models.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Energy-based Models (EBM) merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk memodelkan data. EBM bekerja dengan menghitung energi dari suatu konfigurasi data dan mencari konfigurasi yang memiliki energi terendah. Hal ini memungkinkan EBM untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan tulisan tangan. Pentingnya EBM dalam dunia AI terletak pada kemampuannya untuk mengatasi masalah kompleks dan menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan teknik lainnya. Selain itu, EBM juga dapat digunakan untuk mempercepat proses pelatihan model dan meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya komputasi. Oleh karena itu, EBM menjadi salah satu teknik yang penting dalam pengembangan kecerdasan buatan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Energy-based Models.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Energy-based Models ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf E. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar