Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritme dan model yang memungkinkan komputer mempelajari dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah alat canggih yang memungkinkan mesin menganalisis dan menafsirkan data kompleks secara otomatis, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan atau prediksi yang tepat.
Pada intinya, pembelajaran mesin melibatkan penggunaan teknik statistik untuk memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu dari waktu ke waktu. Hal ini dicapai melalui pembuatan model yang dapat menggeneralisasi data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan masukan baru yang tidak terlihat. Model ini dilatih menggunakan data berlabel atau tidak berlabel, bergantung pada jenis algoritme pembelajaran yang digunakan.
Ada beberapa jenis algoritme pembelajaran mesin, masing-masing cocok untuk jenis tugas dan data berbeda. Pembelajaran yang diawasi adalah salah satu pendekatan di mana model dilatih menggunakan data berlabel, di mana setiap masukan dikaitkan dengan keluaran atau label yang sesuai. Misalnya, dalam tugas klasifikasi email spam, algoritme dilatih menggunakan kumpulan data email yang diberi label sebagai spam atau bukan spam. Model tersebut kemudian belajar mengklasifikasikan email baru yang belum terlihat berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data pelatihan.
Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, melibatkan model pelatihan yang menggunakan data tidak berlabel. Tujuannya adalah untuk menemukan pola atau struktur dalam data tanpa pengetahuan sebelumnya tentang keluaran atau labelnya. Pengelompokan adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang umum, di mana algoritme mengelompokkan titik data serupa berdasarkan persamaan atau perbedaan yang melekat.
Jenis pembelajaran mesin penting lainnya adalah pembelajaran penguatan. Dalam pendekatan ini, agen belajar berinteraksi dengan lingkungan dan memaksimalkan sinyal imbalan dengan mengambil tindakan. Agen mengeksplorasi lingkungan, menerima umpan balik dalam bentuk imbalan atau penalti, dan menyesuaikan tindakannya untuk memaksimalkan imbalan kumulatif dari waktu ke waktu. Jenis pembelajaran ini telah berhasil diterapkan pada tugas-tugas seperti bermain game, robotika, dan mengemudi otonom.
Pembelajaran mesin memiliki beragam aplikasi di berbagai industri. Dalam layanan kesehatan, ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil penyakit, mengidentifikasi pola dalam gambar medis, atau mempersonalisasi rencana perawatan. Di bidang keuangan, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk deteksi penipuan, penilaian kredit, dan perdagangan algoritmik. Aplikasi lainnya mencakup pemrosesan bahasa alami, visi komputer, sistem rekomendasi, dan banyak lagi.
Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan. Ini melibatkan penggunaan teknik statistik untuk melatih model menggunakan data berlabel atau tidak berlabel, dan memiliki berbagai jenis algoritma yang cocok untuk tugas dan data berbeda. Pembelajaran mesin memiliki banyak penerapan di berbagai industri, menjadikannya alat yang ampuh untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat keputusan berdasarkan data.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
- Apa itu TensorBoard?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)