<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Machine_Learning_dalam_Data_Science</id>
	<title>Machine Learning dalam Data Science - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Machine_Learning_dalam_Data_Science"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Machine_Learning_dalam_Data_Science&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-21T14:13:34Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Machine_Learning_dalam_Data_Science&amp;diff=8994&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Machine_Learning_dalam_Data_Science&amp;diff=8994&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-27T03:00:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Machine learning adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sangat penting dalam data science. Dengan machine learning, komputer dapat belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Pendekatan ini memungkinkan data scientist untuk membangun model prediktif yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Jenis Machine Learning ==&lt;br /&gt;
Terdapat beberapa jenis machine learning yang umum digunakan dalam data science, yaitu [[supervised learning]], [[unsupervised learning]], dan [[reinforcement learning]]. Masing-masing jenis memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda dalam analisis data.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Peran Machine Learning dalam Data Science ==&lt;br /&gt;
Machine learning digunakan untuk berbagai tugas seperti [[klasifikasi]], [[regresi]], [[clustering]], dan [[deteksi anomali]]. Model yang dibangun dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan, mendeteksi penipuan, dan mengotomatisasi proses bisnis.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Tantangan dalam Machine Learning ==&lt;br /&gt;
Implementasi machine learning dalam data science menghadapi tantangan seperti [[overfitting]], kebutuhan akan data berkualitas tinggi, dan pemilihan algoritma yang tepat. Oleh karena itu, data scientist perlu memahami prinsip dasar machine learning agar dapat menghasilkan model yang efektif.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>