Pada artikel ini, kita akan membahas tentang pembelajaran mesin. Kami akan menjawab banyak pertanyaan umum yang mungkin ada di benak kebanyakan orang. Tanpa basa-basi lagi, mari kita bahas detailnya. Lanjutkan membaca.

1. Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah jenis (AI), alias Kecerdasan Buatan yang memberdayakan sistem untuk belajar dan membuat keputusan sendiri tanpa diprogram. Algoritme ini membuat komputer cukup pintar sehingga dapat membuat pilihan berdasarkan data yang dimilikinya tanpa campur tangan manusia. Tujuan utamanya adalah membuat algoritme yang memungkinkan sistem untuk belajar dan membuat keputusan sendiri di masa mendatang, berdasarkan data masa lalu.

2. Mengapa kita membutuhkan Pembelajaran Mesin?

Diberikan di bawah ini adalah beberapa alasan kami menggunakannya di sini dan sekarang.

2.2. Prediksi Saat Bepergian

Kita semua telah menggunakan sistem GPS saat bepergian dalam hidup kita. Setiap kali Anda memesan taksi, ia memberi tahu Anda perkiraan tarif dan waktu yang diperlukan untuk mencapai tujuan Anda. Bagaimana ponsel pintar Anda melakukan itu? Jawabannya adalah pembelajaran mesin! Ini menghitung kecepatan dan lokasi kendaraan kami. Berdasarkan informasi ini, bahkan memberitahu kita jika ada kemacetan lalu lintas di jalan ini. Pemrogram tidak memprogram komputer untuk memberi tahu Anda bahwa ada kemacetan lalu lintas, tetapi mereka merancang sistem yang membuat keputusan cerdas berdasarkan kejadian masa lalu dan terkini dari orang-orang yang melewati daerah itu. Plus, ini memperingatkan Anda tentang kemacetan lalu lintas.

2.3. Search Engine Optimization

mesin pencari web secara otomatis menampilkan hasil yang akurat berdasarkan lokasi Anda dan pencarian sebelumnya. Pemrogram tidak memprogramnya untuk menampilkan hasil tersebut, tetapi memberikan hasil yang akurat dalam hitungan detik sesuai dengan minat dan pencarian terbaru Anda.

2.4. Klasifikasi Surat Spam

Di kotak email kami, sistem secara otomatis mengklasifikasikan beberapa email sebagai email spam atau junk dan beberapa email sebagai email utama yang mungkin sangat penting bagi kami. Sistem tidak pernah salah dan itu semua mungkin dengan bantuan pembelajaran ini.

3. Jenis Machine Learning:

Ide dasar machine learning sama untuk semua jenis, tetapi selanjutnya dibagi menjadi 3 jenis berikut:

3.1. Supervised Learning Pembelajaran yang diawasi adalah salah satu jenis pembelajaran mesin yang paling populer dan mudah dipahami serta diterapkan. Dalam tipe ini, algoritme dilatih pada data yang diberikan tetapi dan data tersebut perlu diberi label. Anda mengizinkan sistem untuk memprediksi data dan Anda membuat koreksi jika prediksi yang dibuatnya tidak cukup akurat.

3.2. Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan

Pembelajaran mesin tanpa pengawasan berfungsi tanpa data berlabel apa pun, tetapi Anda harus memberikan banyak data agar sistem memahami properti yang menjadi dasar untuk keputusan yang harus diambil membuat. Ini dapat meningkatkan produktivitas di banyak bidang.

3.3. Pembelajaran Penguatan

Ini didasarkan pada metode coba-coba. Sistem membuat kesalahan dan belajar darinya untuk menghindari kesalahan ini lagi. Misalnya, dalam labirin, ketika sistem gagal menemukan jalur, sistem tidak akan pergi ke jalur yang sama lagi karena mengetahui bahwa jalur tersebut tidak berfungsi. Ini memberi label hasil positif dan hasil negatif dan dijalankan atas dasar hasil ini.

Singkatnya, ini adalah beberapa pertanyaan umum tentang pembelajaran mesin. Semoga jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu Anda mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang bidang sains ini.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here