Teori Probabilitas dalam Pembelajaran Mesin

Revisi sejak 5 Agustus 2025 03.49 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Teori probabilitas adalah cabang matematika yang mempelajari kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Dalam pengembangan kecerdasan artifisial, teori probabilitas menjadi dasar utama untuk merancang model yang mampu menangani ketidakpastian dalam data.

Model Probabilistik dalam AI

Banyak model AI, seperti Bayesian networks dan Markov Decision Process, didasarkan pada prinsip-prinsip probabilitas untuk membuat prediksi dan keputusan.

Inferensi Probabilistik dalam Pembelajaran Mesin

Inferensi probabilistik digunakan untuk memperkirakan parameter model dan memperbaiki prediksi berdasarkan data baru yang masuk. Hal ini sangat penting dalam model pembelajaran mesin yang dinamis.

Pentingnya Teori Probabilitas di Masa Depan AI

Kemampuan AI untuk menangani ketidakpastian akan semakin penting, sehingga teori probabilitas akan tetap menjadi fondasi pengembangan AI yang andal dan adaptif.