virprom.com – Pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data dan mengambil keputusan tanpa memerlukan pemrograman eksplisit.

Dengan kemampuannya menganalisis pola dan tren data, pembelajaran mesin telah menjadi teknologi yang sangat berpengaruh dan digunakan dalam berbagai bidang kehidupan sehari-hari.

Mulai dari rekomendasi produk di platform belanja online hingga fitur pengenalan wajah di ponsel cerdas, pembelajaran mesin bekerja di belakang layar untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan pengalaman yang lebih personal bagi konsumen.

Lalu apa pengertian machine learning dan contoh penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari, selengkapnya pada ulasan di bawah ini. Definisi Pembelajaran Mesin

Dilansir dari laman Tech Target, pembelajaran mesin adalah ilmu menciptakan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari data dan mengambil keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Proses ini melibatkan memasukkan data ke algoritma March Learning, yang kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan. Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan semakin banyaknya data yang diproses, sehingga memungkinkan komputer memproses dan mempelajari informasi baru. Jenis Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin secara umum dibagi menjadi tiga kategori utama berdasarkan cara program belajar dan jenis data yang tersedia: Pembelajaran yang diawasi.

Jenis pembelajaran deskriptif adalah model dilatih menggunakan data observasi. Data ini sesuai dengan label yang ingin diprediksi oleh model. Selama proses pelatihan, model belajar mengaitkan fitur masukan dengan label keluaran.

Misalnya, deteksi spam dalam email, pemfilteran email) dan mitigasi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi). Membaca tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan pelatihan model dengan data tidak terstruktur. Algoritma menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data ke dalam kumpulan, atau mereduksi dimensi data.

Contohnya termasuk pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), penambangan aturan (misalnya, mengelompokkan barang yang sering dibeli ke dalam keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE). Membacakan

Pembelajaran penguatan melibatkan agen pelatihan untuk membuat keputusan berdasarkan penghargaan atau hukuman. Agen belajar untuk memasuki area sinyal pendapatan yang meningkat.

Contohnya termasuk melatih kendaraan otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi. Studi yang diawasi

Pembelajaran semi-supervisi menggabungkan aspek pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang diberi label sebelumnya dan sejumlah besar data yang tidak diberi label untuk melatih model.

Contohnya adalah pengeditan gambar. Dalam hal ini, model pertama kali dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar selebriti yang telah diberi label sebelumnya. Kemudian, model tersebut digunakan untuk memprediksi label pada sekumpulan besar label dari gambar yang tidak berlabel.

Baca juga: Perkiraan Intel Kini Hampir Sama dengan Induknya ChatGPT