https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Machine_Learning 2026-04-24T08:47:18Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Machine_Learning&diff=18852&oldid=prev 2025-08-08T02:16:32Z

<p>Budi moved page <a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_Mesin" class="mw-redirect" title="Pembelajaran Mesin">Pembelajaran Mesin</a> to <a href="/wiki/index.php/Machine_Learning" title="Machine Learning">Machine Learning</a></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <tr class="diff-title" lang="id"> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Revisi sebelumnya</td> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revisi per 8 Agustus 2025 02.16</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-notice" lang="id"><div class="mw-diff-empty">(Tidak ada perbedaan)</div> </td></tr></table>

Budi https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Machine_Learning&diff=333&oldid=prev 2025-01-24T22:58:04Z

<p>Created page with &quot;&#039;&#039;&#039;Pembelajaran Mesin&#039;&#039;&#039; adalah sebuah bidang dalam <a href="/wiki/index.php/Kecerdasan_Buatan" title="Kecerdasan Buatan">kecerdasan buatan</a> yang memfokuskan diri pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk &quot;belajar&quot;. 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 sis...&quot;</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>&#039;&#039;&#039;Pembelajaran Mesin&#039;&#039;&#039; adalah sebuah bidang dalam [[Kecerdasan Buatan|kecerdasan buatan]] yang memfokuskan diri pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk &quot;belajar&quot;. Istilah ini pertama kali diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. Pembelajaran mesin merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasikan data.<br /> == Definisi ==<br /> 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.<br /> == Kategori Pembelajaran Mesin ==<br /> Pembelajaran mesin dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis, yaitu:<br /> === Pembelajaran Terawasi ===<br /> [[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.<br /> === Pembelajaran Tak Terawasi ===<br /> [[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.<br /> === Pembelajaran Semi-Terawasi ===<br /> [[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.<br /> === Pembelajaran Perkuatan ===<br /> [[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.<br /> == Algoritma Pembelajaran Mesin ==<br /> Beberapa algoritma yang umum digunakan dalam pembelajaran mesin di antaranya:<br /> * [[Regresi Linear|Regresi linear]]<br /> * [[Regresi Logistik|Regresi logistik]]<br /> * [[Pohon Keputusan|Pohon keputusan]]<br /> * [[Support Vector Machine|Support Vector Machine]]<br /> * [[K-Nearest Neighbors|K-Nearest Neighbors]]<br /> * [[Jaringan Syaraf Tiruan|Jaringan syaraf tiruan]]<br /> * [[Naive Bayes|Naive Bayes]]<br /> * [[K-Means|K-Means]]<br /> * [[Random Forest|Random Forest]]<br /> == Aplikasi Pembelajaran Mesin ==<br /> Pembelajaran mesin memiliki berbagai aplikasi dalam kehidupan sehari-hari, termasuk:<br /> * [[Pengolahan Bahasa Alami|Pengolahan bahasa alami]]<br /> * [[Pengenalan Wajah|Pengenalan wajah]]<br /> * [[Sistem Rekomendasi|Sistem rekomendasi]]<br /> * [[Mobil Otonom|Mobil otonom]]<br /> * [[Analisis Sentimen|Analisis sentimen]]<br /> * [[Deteksi Anomali|Deteksi anomali]]<br /> == Tantangan dalam Pembelajaran Mesin ==<br /> Beberapa tantangan yang dihadapi dalam pembelajaran mesin meliputi:<br /> * [[Overfitting|Overfitting]]<br /> * [[Underfitting|Underfitting]]<br /> * [[Bias dan Variansi|Bias dan variansi]]<br /> * [[Ketersediaan Data|Ketersediaan data]]<br /> * [[Keamanan dan Privasi|Keamanan dan privasi]]<br /> == Lihat Juga ==<br /> * [[Kecerdasan Buatan|Kecerdasan buatan]]<br /> * [[Data Mining|Data mining]]<br /> * [[Big Data|Big data]]<br /> * [[Analisis Statistik|Analisis statistik]]<br /> * [[Jaringan Syaraf Tiruan|Jaringan syaraf tiruan]]<br /> * [[Deep Learning|Deep learning]]<br /> == Pranala Menarik ==<br /> * [[Kecerdasan Buatan|Kecerdasan buatan]]<br /> * [[Analisis Data|Analisis data]]<br /> * [[Data Besar|Data besar]]</div>

Budi