Apa itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah studi ilmiah tentang algoritme dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa diprogram secara eksplisit. Mempelajari algoritme di banyak aplikasi yang kami gunakan sehari-hari. Setiap kali mesin pencari web seperti Google digunakan untuk mencari di internet, salah satu alasan yang bekerja dengan baik adalah karena algoritma pembelajaran yang telah belajar bagaimana membuat peringkat halaman web. Algoritme ini digunakan untuk berbagai tujuan seperti penambangan data, pemrosesan gambar, prediksi analytics, dll. untuk beberapa nama. Keuntungan utama menggunakan pembelajaran mesin adalah, setelah suatu algoritma mempelajari apa yang harus dilakukan dengan data, itu dapat melakukan pekerjaannya secara otomatis. Dalam makalah ini, tinjauan singkat dan prospek masa depan dari aplikasi luas algoritma pembelajaran mesin telah dibuat. Sejak evolusi mereka, manusia telah menggunakan banyak jenis alat untuk menyelesaikan berbagai tugas dengan cara yang lebih sederhana. Itu kreativitas otak manusia menyebabkan penemuan yang berbeda mesin. Mesin-mesin ini membuat hidup manusia menjadi mudah dengan memungkinkan manusia untuk memenuhi berbagai kebutuhan hidup, antara lain: perjalanan, industri, dan komputasi. Dan pembelajaran mesin adalah salah satu di antara mereka. Menurut Arthur Samuel Pembelajaran mesin didefinisikan sebagai bidang studi yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Arthur Samuel adalah terkenal dengan program permainan caturnya. Pembelajaran mesin (ML) digunakan untuk mengajari mesin cara menangani data lebih banyak efisien. Terkadang setelah melihat data, kami tidak bisa menafsirkan informasi ekstrak dari data. Dalam hal itu, kami menerapkan pembelajaran mesin. Dengan banyaknya kumpulan data tersedia, permintaan untuk pembelajaran mesin sedang meningkat. Banyak industri menerapkan pembelajaran mesin untuk mengekstrak data yang relevan. Tujuan dari pembelajaran mesin adalah untuk belajar dari data. Banyak penelitian telah dilakukan tentang cara membuat mesin belajar sendiri tanpa diprogram secara eksplisit. Banyak matematikawan dan pemrogram menerapkan beberapa pendekatan untuk menemukan solusi dari masalah ini yaitu memiliki kumpulan data yang besar. Pembelajaran Mesin pada algoritma yang berbeda untuk memecahkan data masalah. Ilmuwan data ingin menunjukkan bahwa ada tidak ada satu jenis algoritma yang cocok untuk semua yang terbaik untuk memecahkan masalah. Jenis yang digunakan tergantung pada jenis masalah yang ingin Anda pecahkan, jumlah variabel, jenis model yang paling cocok untuknya dan sebagainya. Berikut ini sekilas beberapa yang umum digunakan algoritma dalam pembelajaran mesin (ML) Pembelajaran Terawasi Pembelajaran yang pembelajaran adalah tugas pembelajaran mesin pembelajaran fungsi yang input ke output berdasarkan contoh masukan-keluaran pasangan. Ini menyimpulkan fungsi dari pelatihan berlabel data yang terdiri dari satu set contoh pelatihan. yang pembelajaran mesin adalah algoritma yang membutuhkan bantuan eksternal. Input dataset dibagi menjadi: melatih dan menguji dataset. Dataset kereta memiliki variabel keluaran yang perlu diprediksi atau diklasifikasikan. Semua algoritma belajar beberapa jenis pola dari set data pelatihan dan menerapkannya ke kumpulan data uji untuk prediksi atau klasifikasi. Alur kerja algoritme pembelajaran mesin yang ditawarkan adalah diberikan pada gambar di bawah ini. Mesin paling terkenal pembelajaran telah dibahas di algoritma sini gambar

Please visit our web:

https://uhamka.ac.id
Here
Here