Training Pelatihan Kursus Jasa Machine Learning | 20 Proyek Ilmu Data & Pembelajaran Mesin Dunia Nyata 2022

Pembelajaran mesin (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar sendiri dan meningkatkan dari waktu ke waktu tanpa diprogram secara eksplisit. Singkatnya, algoritma pembelajaran mesin mampu mendeteksi dan belajar dari pola dalam data dan membuat prediksi mereka sendiri.

Dalam pemrograman tradisional, seseorang menulis serangkaian instruksi sehingga komputer dapat mengubah data input menjadi output yang diinginkan. Instruksi sebagian besar didasarkan pada struktur IF-THEN: ketika kondisi tertentu terpenuhi, program mengeksekusi tindakan tertentu.

Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah proses otomatis yang memungkinkan mesin untuk memecahkan masalah dan mengambil tindakan berdasarkan pengamatan masa lalu.

Pada dasarnya, proses pembelajaran mesin mencakup tahapan berikut:

1. Masukkan contoh algoritme pembelajaran mesin dari data input dan serangkaian tag yang diharapkan untuk input tersebut.
2. Data input diubah menjadi vektor teks , array angka yang mewakili fitur data yang berbeda.
3. Algoritma belajar mengasosiasikan vektor fitur dengan tag berdasarkan sampel yang diberi tag secara manual, dan secara otomatis membuat prediksi saat memproses data yang tidak terlihat.

Sementara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sering digunakan secara bergantian, mereka adalah dua konsep yang berbeda. AI adalah konsep yang lebih luas – mesin membuat keputusan, mempelajari keterampilan baru, dan memecahkan masalah dengan cara yang mirip dengan manusia – sedangkan pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang memungkinkan sistem cerdas mempelajari hal-hal baru secara mandiri dari data.