Artificial Intelligence Dan Machine Learning

Artificial Intelligence Dan Machine Learning – Dalam postingan blog ini kita akan berbicara tentang pembelajaran mesin. Mari kita jawab pertanyaan sederhana, apa itu pembelajaran mesin? Kami kemudian menjelaskan elemen pembelajaran mesin beserta istilah umum untuk memahaminya. Setelah itu kita bisa membahas proses pembelajaran mesin. Terakhir, kami membahas beberapa aplikasi pembelajaran mesin. Ini adalah bidang yang sangat menarik dan setiap orang dalam bisnis harus memiliki pemahaman dasar tentangnya. Mari kita mulai!

Sederhananya, pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan. Beberapa orang mungkin terkejut mendengarnya, namun kecerdasan buatan bukan hanya satu hal, melainkan istilah umum untuk berbagai teknik dan alat yang digunakan untuk meniru kecerdasan manusia. Pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai bidang yang mewakili cara orang belajar dari pengalaman. Dapat dibayangkan bahwa pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai bagian dari otak dalam kecerdasan buatan. 

Artificial Intelligence Dan Machine Learning

Cara manusia belajar adalah dengan belajar dari lingkungannya atau belajar dari orang lain. Otak menyimpan pengetahuan ini dan menggunakannya dalam pengambilan keputusan dan interaksi di masa depan dengan dunia. Pembelajaran mesin bekerja dengan cara yang sama. Pembelajaran mesin mengambil data (pengetahuan) dan mengaitkannya dengan keluaran. Ia kemudian belajar dari data tersebut dan dapat membuat prediksi (kesimpulan) berdasarkan data baru yang disajikan. Hal ini berbeda dengan pemrograman karena tidak ada instruksi yang diberikan kepada model dalam proses pengambilan keputusannya. Sebaliknya, ia mempelajari pola-pola mendasar dalam data dan menyimpan pola-pola ini untuk digunakan di masa depan. Anggap saja seperti membaca buku dan kemudian mengerjakan tes tentang topik-topik di buku tersebut. Anda memasukkan apa yang telah Anda pelajari ke dalam buku dan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang belum terlihat tentang buku tersebut.

Implementation Of Artificial Intelligence And Machine Learning + Cd Bedy Purnama

Ide teoretis di balik pembelajaran mesin adalah adanya fungsi matematika optimal yang paling mewakili pola data. Tujuan seorang data scientist adalah mencoba mencari tahu apa saja fitur teoretis dasar ini dengan memeriksa sebagian besar fitur yang tersedia. Rumus Regresi Linier dari postingan blog kami adalah contoh fungsi regresi linier sederhana. Hal ini harus dilakukan karena Anda tidak pernah mengetahui kinerja mendasar dari masalah yang dipecahkan, namun dapat diukur. Ada lebih banyak teori di balik pembelajaran mesin, tapi itu untuk postingan lain.

Singkatnya, pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk mempelajari pola dalam kumpulan data tertentu dan membuat prediksi (keputusan) berdasarkan pengetahuan tersebut ketika disajikan dengan data baru. 

Pembelajaran mesin sering kali disebut dengan istilah berbeda yang serupa, atau bahkan identik, dengan pembelajaran mesin. Analisis prediktif, penambangan data, pembelajaran statistik, dan pembelajaran mendalam hanyalah beberapa istilah atau kategori pembelajaran mesin. Sekarang, mari kita bagi pembelajaran mesin menjadi beberapa bagian. 

Pertama, pembelajaran terawasi berarti kita memiliki data masukan dan mengetahui keluaran yang ingin kita modelkan. Y biasa disebut dengan variabel hasil atau terikat. Saat ini, kami hanya mengetahui hasil kumpulan data yang diamati. Jika kita mengetahui semua hasil Y, kita tidak memerlukan pembelajaran mesin. Namun, model tersebut mempelajari pola mana dalam data yang menghasilkan keluaran Y dan membangun fungsi untuk memprediksi pola tersebut. Data yang tidak terlihat kemudian dapat dimasukkan dan diprediksi. 

@dankornas’s Video Tweet

Dengan pembelajaran yang diawasi, kami mencoba melakukan salah satu dari dua hal. Memprediksi hasil berkelanjutan (angka) atau memprediksi kelas (data diskrit). Ini disebut regresi dan klasifikasi. Istilah-istilah ini mengacu pada jenis produk atau jenis masalah yang kami coba selesaikan dengan Y. 

Istilah ini sering membingungkan karena mencakup model yang berbeda dengan model linier yang kita semua kenal. Pada dasarnya, regresi berarti kita mencoba memprediksi keluaran suatu variabel atau Y, bisa berupa harga, suhu, tekanan, atau apapun yang memiliki nilai numerik. Meskipun regresi linier bukan satu-satunya model untuk jenis masalah yang dihadapi, banyak model regresi yang menggunakan regresi linier atau didasarkan pada regresi linier. Sekali lagi, ini di luar cakupan postingan ini. Pilihan terakhir adalah menggunakan model berbasis regresi ketika mencoba memperkirakan suatu angka. 

Hal ini sering disebut pengenalan pola. Ini berarti kita memiliki setidaknya dua kelas sebagai keluaran (selalu lebih banyak), dan kita mencoba menemukan pola untuk memberikan label (Y) pada data. Saat kami mengatakan kelas atau tag, pikirkan kelompok atau kategori sesuatu. Misalnya jenis ular (berbisa atau tidak), hasil kampanye pemasaran (membeli produk kita atau tidak membeli produk kita), kelompok suhu (beku, dingin, netral, panas, mendidih). Kategori-kategori ini sering kali ditetapkan secara sewenang-wenang dan bahkan dapat mewakili perasaan atau emosi manusia. Ketika jenis permasalahan diklasifikasi, hasil model yang digunakan tidak sama. Pilihan terakhir adalah menggunakan model klasifikasi ketika mencoba memprediksi kelompok atau kategori data yang berisi kata-kata. 

Singkatnya, pembelajaran terawasi berarti kita melatih model menggunakan hasil atau variabel Y. Kita dapat menyelesaikan masalah regresi atau klasifikasi, dan masing-masing dari kedua jenis masalah ini memiliki jenis berbeda yang dapat digunakan. 

Utilizing Artificial Intelligence In Urban Greening Efforts

Ini kebalikan dari pembelajaran terawasi karena dalam hal ini kita tidak memiliki variabel atau keluaran Y yang dapat digunakan untuk melatih model. Ini berarti bahwa kumpulan model yang benar-benar berbeda harus digunakan dalam database. Pembelajaran tanpa pengawasan sering kali digunakan sebagai cara untuk membuat kelas atau label untuk database yang digunakan untuk pembelajaran yang diawasi. Karena keluaran di sini tidak pasti, model menemukan cara terbaik untuk mengintegrasikan data dan membuat label. Jika tidak digunakan untuk pembelajaran terawasi, ini dapat digunakan untuk memahami jenis item dalam database. Ini sering digunakan dalam computer vision untuk membuat gambar sederhana dengan mengelompokkan warna. Opsi terakhir yang memungkinkan komputer menentukan cara terbaik untuk menggabungkan observasi dalam kumpulan data adalah pembelajaran tanpa pengawasan. 

Pembelajaran semi-supervisi berada di antara pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Ini berarti Anda akan mendapat tanda dari beberapa ide, tapi tidak semua. Apa yang sering terjadi adalah sulit atau mahal untuk membangun satu set pelatihan lengkap untuk algoritma pembelajaran yang diawasi, sehingga orang mengklasifikasikan sebagian kecil data dan melatihnya dengan pembelajaran yang diawasi sebelum melatih data lainnya. Seringkali, hanya ide-ide yang paling dapat diandalkan yang dipertahankan dan contoh-contoh yang kurang jelas dihilangkan. Ini memberikan latihan yang lebih besar yang tidak dikategorikan secara manual. Perlu dicatat bahwa hal ini menimbulkan lebih banyak ketidakpastian dalam model dibandingkan diskritisasi data secara manual. 

Pertama, masalahnya didefinisikan. Apa yang ingin kami capai dengan pembelajaran mesin? Misalnya, bisakah kita memprediksi pelanggan mana yang akan memilih keluar dari layanan berlangganan kita dari pelanggan sebelumnya? Masalahnya harus cukup untuk mengumpulkan dan memecahkan data. Kemudian kami mengumpulkan data pelatihan. Variabel apa yang penting atau mungkin penting, dan apa saja datanya? Dari situ kita tahu hasilnya atau tidak? Jika kita tidak mengetahui hasilnya, apakah kita harus mengurutkan data secara manual atau menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan? Saat kami menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan, kami menjalankan kombinasi model tanpa pengawasan dan berulang. Lalu kita gunakan ini untuk melatih model yang diawasi, atau selesai! Untuk model yang diawasi, kami memilih model untuk dilatih berdasarkan masalah kami dan mencoba menemukan model yang paling dekat dengan keluaran. Kami menguji model mana yang mencapai trade-off terbaik antara bias dan varians (kompleksitas versus kompleksitas).  Model terbaik bukanlah model yang memberikan pelatihan terbaik, namun model yang menggeneralisasi data yang sebelumnya tidak terlihat. Setelah kami memiliki model, kami memprediksi data baru! Ini merupakan penyederhanaan proses, namun memberikan gambaran umum tentang apa yang terjadi selama pembelajaran mesin. Ini penting untuk dipahami. 

Pembelajaran mesin memiliki begitu banyak aplikasi sehingga tidak mungkin untuk mencantumkan semuanya. Berikut ini beberapa:

Machine Learning & Introduction To Deep Learning

Pembelajaran mesin sangat cocok untuk proses riset pemasaran dan menghadirkan lebih banyak kompleksitas dan presisi pada masalah riset pemasaran. Ini mencakup aplikasi seperti estimasi basis pelanggan, pendapatan dan perkiraan seumur hidup pelanggan, dan target pemasaran. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk melestarikan dan memasarkan profil pengguna. Sistem pemberi rekomendasi adalah contoh pembelajaran yang populer dalam penjualan mobil. Pertimbangkan rekomendasi Netflix berdasarkan riwayat tontonan Anda sebelumnya. 

 Industri perbankan dan keuangan melakukan transaksi penipuan menggunakan rekening bank atau kartu kredit melalui banyak penelitian bank. Itu sebabnya terkadang kartu kredit Anda dibekukan dan Anda menerima panggilan dari bank Anda untuk memverifikasi tagihannya. Teknologi informasi juga berada dalam situasi serupa. Dia mengendarai mobil

Artificial intelligence software development, perbedaan artificial intelligence dan machine learning, materi artificial intelligence, artificial intelligence us, apa perbedaan machine learning dan artificial intelligence, artificial intelligence journal pdf, artificial intelligence ai dan machine learning, perkembangan artificial intelligence, development in artificial intelligence, machine learning dan artificial intelligence, ai artificial intelligence adalah, artificial intelligence software engineering