Lihat sumber Bootstrapping (Kecerdasan Buatan)

Dalam [[kecerdasan buatan]], bootstrapping mengacu pada proses pembelajaran mandiri di mana sistem AI mulai dengan sedikit pengetahuan dan secara bertahap meningkatkan kemampuannya melalui pengalaman. Pendekatan ini sering digunakan dalam pengembangan [[agen cerdas]] yang mampu belajar dari interaksi dengan lingkungan.

== Proses Pembelajaran Bootstrapping ==
Pada tahap awal, agen AI diberi sejumlah aturan dasar atau pengetahuan minimal. Seiring waktu, agen mengumpulkan data baru dari lingkungan dan memperbaiki strategi atau model prediksinya dengan cara resampling atau pembelajaran bertahap.

== Contoh Penerapan ==
Bootstrapping sering digunakan dalam [[reinforcement learning]], di mana agen belajar dari trial and error untuk memaksimalkan reward. Proses ini memungkinkan AI untuk beradaptasi dengan situasi baru tanpa perlu intervensi manusia secara langsung.

== Kelebihan Bootstrapping dalam AI ==
Kelebihan utama bootstrapping adalah fleksibilitas dan kemampuannya mengatasi keterbatasan pengetahuan awal. Namun, proses ini bisa memerlukan waktu yang lama dan pengaturan lingkungan belajar yang tepat.