Panduan Pemula untuk Memahami Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang melibatkan komputer dan komputasi oleh komputer. Dalam pembelajaran mesin, data mentah diberikan ke sistem komputer dan komputer melakukan perhitungan berdasarkan itu. Perbedaan antara sistem komputer tradisional dan pembelajaran mesin adalah bahwa dalam sistem tradisional, pengembang tidak memasukkan kode lanjutan yang membuat perbedaan di antara berbagai hal. Oleh karena itu, dia tidak dapat membuat perhitungan yang sempurna atau rumit. Namun dalam model pembelajaran mesin, ini adalah sistem yang sangat halus yang digabungkan dengan data tingkat lanjut untuk melakukan komputasi ekstrem pada tingkat yang sesuai dengan kecerdasan manusia untuk membuat prediksi yang mengejutkan. Mereka secara luas dapat dibagi menjadi dua kategori khusus: diawasi dan tidak diawasi.

ML yang diawasi

Dengan tipe ini, komputer mempelajari apa yang harus dilakukan dan bagaimana melakukannya melalui contoh-contoh. Di sini, komputer disajikan dengan sejumlah besar data berlabel dan terstruktur. Salah satu kelemahan sistem ini adalah memerlukan sejumlah besar data agar komputer menjadi ahli dalam tugas tertentu. Data yang dimasukkan ke dalam sistem melalui berbagai algoritma. Setelah proses memaparkan sistem komputer ke data ini dan menguasai tugas-tugas tertentu selesai, data baru dapat diberikan untuk tanggapan baru dan lebih baik. Berbagai jenis algoritma yang digunakan untuk pembelajaran mesin semacam ini termasuk regresi logistik, K tetangga terdekat, regresi polinomial, teluk naif, hutan acak, dll.

ML tanpa pengawasan

Dengan tipe ini, data yang digunakan sebagai input tidak diberi label atau terstruktur. Ini berarti bahwa tidak ada yang pernah melihat data sebelumnya. Ini juga berarti bahwa input tidak dapat dipandu oleh algoritma. Data hanya dimasukkan ke dalam sistem pembelajaran mesin dan digunakan untuk melatih model. Ia mencoba menemukan pola tertentu dan memberikan respons yang diinginkan. Satu-satunya perbedaan adalah bahwa pekerjaan dilakukan oleh mesin dan bukan manusia. Beberapa algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan ini adalah dekomposisi nilai tunggal, pengelompokan hierarkis, kuadrat terkecil parsial, analisis komponen utama, mean fuzzy, dll.

Pembelajaran penguatan

Pengayaan ML sangat mirip dengan sistem tradisional. Di sini, mesin menemukan data menggunakan algoritma melalui metode yang disebut trial and error. Setelah itu, sistem itu sendiri yang menentukan hasil yang paling efisien dan metode yang paling efektif. Pembelajaran mesin mencakup tiga komponen utama: agen, lingkungan, dan pekerjaan. Agen adalah pembelajar atau pengambil keputusan. Lingkungan adalah suasana di mana agen berinteraksi, dan tindakan dianggap sebagai tindakan yang dilakukan oleh agen. Terjadi ketika agen memilih metode yang paling efektif dan melanjutkan berdasarkan metode tersebut.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang ML dan berbagai jenisnya, daftarlah untuk kursus Kecerdasan Buatan di Singapura. Kursus kecerdasan buatan di Malaysia akan membantu Anda memahami jenis ML, jenis kecerdasan buatan, dan aplikasinya.

ultrassh darkssh gitssh