<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penggunaan algoritma deep learning dalam pengenalan citra dan video melalui metode studi literatur. Algoritma seperti Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), dan model hybrid telah menunjukkan performa unggul dalam tugas pengenalan pola dengan tingkat akurasi tinggi. Namun, tantangan seperti kebutuhan dataset besar, bias data, dan tingginya biaya komputasi masih menjadi hambatan signifikan. Solusi seperti transfer learning dan augmentasi data telah diusulkan untuk mengatasi keterbatasan ini. Penelitian ini juga menyoroti aspek etis dalam penggunaan algoritma deep learning, seperti privasi dan potensi penyalahgunaan teknologi. Berdasarkan analisis literatur, algoritma deep learning menawarkan peluang besar untuk meningkatkan performa pengenalan citra dan video, tetapi implementasi lebih lanjut memerlukan perhatian pada efisiensi, generalisasi, dan tanggung jawab etis.]]>
Copyrights © 2025
