Menghilangkan Mitos seputar Machine Learning

Bidang Penelitian Penting dalam Kecerdasan Buatan

Sebelum kita mulai:

Ungkapan “pembelajaran mesin” dan “kecerdasan buatan” menjadi semakin umum di bidang teknologi informasi yang berkembang pesat. Meskipun istilah-istilah ini sering dipertukarkan, istilah-istilah tersebut mengacu pada konsep-konsep yang terpisah namun terkait. Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan yang memainkan peran penting dalam menentukan masa depan teknologi dan mentransformasi berbagai sektor. Inti dari hubungan ini adalah bahwa pembelajaran mesin merupakan subbidang kecerdasan buatan.

Memperoleh Pengetahuan tentang Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah bagian lanjutan dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin juga dikenal sebagai “pembelajaran mendalam”. Algoritme pembelajaran mesin, di sisi lain, tidak seperti perangkat lunak tradisional karena tidak mematuhi instruksi yang telah ditentukan sebelumnya. Sebaliknya, algoritme pembelajaran mesin beradaptasi dan berkembang berdasarkan pola dan informasi yang mereka proses. Karena kemampuannya beradaptasi, mereka dapat membuat prediksi dan keputusan yang lebih akurat ketika menghadapi data baru.

Teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin

Pembelajaran dengan mesin terdiri dari berbagai pendekatan, yang masing-masing disesuaikan dengan serangkaian keadaan dan hambatan tertentu. Berikut ini adalah beberapa strategi yang lebih umum:

Pembelajaran yang diawasi adalah teknik pembelajaran mesin di mana algoritma belajar dari data yang telah diberi label dan kemudian membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan kejadian yang sudah diketahui hasilnya. Pengenalan gambar dan terjemahan bahasa adalah dua contoh penerapan umum teknik ini.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan Pembelajaran tanpa pengawasan mengkaji data yang belum diberi label untuk menemukan pola dan hubungan di dalam data itu sendiri. Penerapan metode ini yang cukup umum antara lain pengelompokan dan reduksi dimensi.