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 Machine Learning?
Pembelajaran mesin adalah jenis (AI), alias Artificial Intelligence 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. Optimisasi Mesin Pencari
mesin pencari web secara otomatis menampilkan hasil yang akurat berdasarkan lokasi Anda dan pencarian sebelumnya. Pemrogram tidak memprogramnya untuk menunjukkan hasil tersebut kepada Anda, 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 spam atau email sampah dan beberapa email sebagai email utama yang mungkin sangat penting bagi kami. Sistemnya tidak pernah salah dan semuanya dimungkinkan dengan bantuan pembelajaran ini.
3. Jenis Pembelajaran Mesin:
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 bekerja tanpa data berlabel, tetapi Anda harus menyediakan banyak data agar sistem memahami properti yang menjadi dasar untuk keputusan yang harus diambil. Ini dapat meningkatkan produktivitas di banyak bidang.
3.3. Pembelajaran Penguatan
Ini didasarkan pada metode trial and error. 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 berjalan atas dasar hasil ini.
