Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin adalah sebuah bidang dalam kecerdasan buatan yang memfokuskan diri pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk "belajar". Istilah ini pertama kali diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. Pembelajaran mesin merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasikan data.

Definisi

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar secara otomatis dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin bertujuan untuk mengembangkan algoritma yang dapat menerima input data dan menggunakan analisis statistik untuk memprediksi output sambil memperbarui output saat data baru tersedia.

Kategori Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis, yaitu:

Pembelajaran Terawasi

Pembelajaran terawasi adalah jenis pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Ini berarti bahwa setiap input dalam data pelatihan memiliki output yang sesuai, dan model ini belajar untuk menghasilkan output dari input tersebut.

Pembelajaran Tak Terawasi

Pembelajaran tak terawasi adalah jenis pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Model ini mencoba menemukan pola atau struktur dalam data tanpa panduan eksplisit mengenai apa yang harus dicari.

Pembelajaran Semi-Terawasi

Pembelajaran semi-terawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan campuran data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihannya. Ini biasanya digunakan ketika mendapatkan data berlabel yang lengkap terlalu mahal atau memakan waktu.

Pembelajaran Perkuatan

Pembelajaran perkuatan adalah jenis pembelajaran mesin di mana agen belajar bagaimana berperilaku dalam lingkungan, dengan melakukan tindakan dan menerima umpan balik dalam bentuk hadiah atau hukuman.

Algoritma Pembelajaran Mesin

Beberapa algoritma yang umum digunakan dalam pembelajaran mesin di antaranya:

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin memiliki berbagai aplikasi dalam kehidupan sehari-hari, termasuk:

Tantangan dalam Pembelajaran Mesin

Beberapa tantangan yang dihadapi dalam pembelajaran mesin meliputi: