Advertisement

Apa itu Machine Learning dan Cara Kerjanya

Rancakmedia.com – Dalam pembahasan kali ini kami akan menjelaskan apa itu Machine Learning, simak semua informasinya dalam artikel berikut ini. Machine Learning adalah aplikasi ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan pendekatan statistik untuk membangun model otomatis dari kumpulan data, dengan tujuan memberikan komputer kemampuan untuk “belajar”.

Sebuah model untuk proses input-output dapat dihasilkan oleh komputer menggunakan machine learning, yang memungkinkan mereka untuk belajar dari data daripada menulis kode program secara manual.

Proses pembelajaran menggunakan algoritma khusus yang disebut algoritma machine learning. Dengan berbagai tingkat kemanjuran dan kekhususan kasus, ada banyak algoritma pembelajaran mesin.

Konsep Dasar dan Cara Kerja Machine Learning

Pada dasarnya, cara kerja machine learning adalah belajar seperti manusia dengan memanfaatkan contoh dan baru kemudian dapat menjawab pertanyaan yang relevan.

Dataset kereta api adalah data yang digunakan dalam proses pembelajaran ini. Berbeda dengan pemrograman statis, pembelajaran mesin dirancang untuk membangun program yang dapat belajar sendiri.

Untuk membuat model, komputer akan melalui proses pembelajaran (pelatihan). Proses pembelajaran ini menggunakan algoritma machine learning sebagai penerapan pendekatan statistik.

Konsep Dasar dan Cara Kerja Machine Learning

Model ini menciptakan informasi, yang selanjutnya dapat dimanfaatkan sebagai pengetahuan untuk memecahkan suatu masalah sebagai proses input-output. Model yang dihasilkan dapat mengkategorikan atau meramalkan masa depan.

Untuk menjamin efisiensi model yang dikembangkan, data akan dipisahkan menjadi data pembelajaran (train dataset) dan data uji (test dataset) (test dataset). Tergantung pada algoritme, distribusi data berubah. Pada umumnya dataset train lebih besar dari dataset test, misalnya dengan rasio 3:1.

Skor tes adalah ukuran seberapa baik kinerja model dalam mengklasifikasikan atau meramalkan masa depan, dan itu diturunkan dari kumpulan data pengujian. Semakin banyak data yang digunakan, semakin baik skor tes yang dihasilkan. Dalam rentang 0-1, kamu akan mendapatkan hasil tes.

Metode Algoritma Machine Learning

Berikut ini yang dapat kamu ketahui, simak dalam artikel berikut ini.

Algoritma untuk Machine Learning yang diawasi

Machine learning yang diawasi adalah algoritma machine learning yang dapat menerapkan pengetahuan yang ada ke data dengan menetapkan label tertentu, seperti data yang sebelumnya dikategorikan (diarahkan).

Algoritma ini mampu menetapkan tujuan untuk keluaran yang dibuat dengan membandingkan pengalaman belajar sebelumnya.

Algoritme Machine Learning Tanpa Pengawasan

Machine learning tidak terawasi adalah algoritma machine learning yang dilakukan pada data yang tidak memberikan informasi yang dapat diterapkan secara langsung (tidak terarah) (undirected). Algoritma ini dimaksudkan untuk dapat menemukan struktur tersembunyi pada data yang tidak berlabel.

Algoritme Machine Learning semi-diawasi

Machine learning semi-diawasi adalah algoritma untuk belajar dari data berlabel dan tidak berlabel. Sistem yang menerapkan strategi ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan.

Algoritma Machine Learning Penguatan

Algoritma Penguatan dapat berinteraksi dengan proses pembelajaran dan memberi penghargaan atau menghukum peningkatan atau penurunan, tergantung pada mana yang lebih penting bagi model yang sedang dievaluasi pada saat itu. Mesin pencari adalah tempat umum untuk menjalankan aplikasi ini.

Kesimpulan

Machine learning adalah aplikasi ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan pendekatan statistik untuk membangun model otomatis dari kumpulan data. Berbeda dengan pemrograman statis, pembelajaran mesin dirancang untuk membangun program yang dapat belajar sendiri.

Model yang dihasilkan dapat mengkategorikan atau meramalkan masa depan. Skor tes adalah ukuran seberapa baik kinerja model dalam mengklasifikasikan atau meramalkan masa depan. Pada umumnya dataset train lebih besar dari dataset test, misalnya dengan rasio 3:1. Semakin banyak data yang digunakan, semakin baik skor tes yang dihasilkan.

Related Articles

Back to top button