Machine Learning (ML) minangka subbidang Artificial Intelligence (AI) sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing ngidini komputer sinau lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram sacara eksplisit. Algoritma ML dirancang kanggo njelasno lan kokwaca pola Komplek lan sesambetan ing data, banjur nggunakake kawruh iki kanggo nggawe prediksi informed utawa tumindak.
Ing inti, ML melu nggawe model matematika sing bisa sinau saka data lan nambah kinerja saka wektu. Model-model kasebut dilatih kanthi nggunakake data label sing akeh, ing ngendi output utawa asil sing dikarepake dikenal. Kanthi nganalisa data iki, algoritma ML bisa ngenali pola lan sesambungan sing ngidini dheweke ngerjakake kawruh lan nggawe prediksi akurat babagan data anyar sing ora katon.
Ana sawetara jinis algoritma ML, saben duwe kekuwatan lan aplikasi dhewe. Pembelajaran sing diawasi minangka pendekatan umum ing ngendi algoritma dilatih nggunakake data berlabel, tegese output sing dikarepake diwenehake bebarengan karo data input. Contone, ing sistem klasifikasi email spam, algoritma kasebut bakal dilatih nggunakake set data email sing dilabeli minangka spam utawa dudu spam. Kanthi nganalisa karakteristik email kasebut, algoritma kasebut bisa sinau mbedakake antarane rong kategori kasebut lan nggolongake email anyar sing ora katon.
Learning unsupervised, ing tangan liyane, melu latihan algoritma ing data unlabeled, ngendi output sing dikarepake ora dingerteni. Tujuane kanggo nemokake pola utawa struktur sing didhelikake ing data kasebut. Algoritma kluster, umpamane, bisa nglumpukake titik data sing padha adhedhasar fitur utawa ciri. Iki bisa migunani ing segmentasi pelanggan, ing ngendi algoritma bisa ngenali klompok pelanggan sing beda karo preferensi utawa prilaku sing padha.
Jinis algoritma ML liyane sing penting yaiku sinau penguatan. Ing pendekatan iki, agen sinau sesambungan karo lingkungan lan nggedhekake sinyal ganjaran kanthi tumindak. Agen nampa umpan balik ing wangun ganjaran utawa penalti adhedhasar tumindake, lan nggunakake umpan balik iki kanggo sinau kebijakan utawa strategi sing optimal. Pembelajaran penguatan wis kasil ditrapake ing macem-macem domain, kayata robotika lan dolanan game. Contone, AlphaGo, sing dikembangake dening DeepMind, nggunakake sinau penguatan kanggo ngalahake juara dunia pemain Go.
Algoritma ML uga bisa digolongake adhedhasar gaya sinau. Batch learning melu latihan algoritma ing dataset tetep lan banjur nggunakake model sinau kanggo nggawe prediksi ing data anyar. Learning online, ing sisih liya, ngidini algoritma nganyari model kanthi terus-terusan nalika data anyar kasedhiya. Iki utamané migunani ing skenario ngendi data iku dinamis lan owah-owahan liwat wektu.
ML nduwe macem-macem aplikasi ing macem-macem industri. Ing perawatan kesehatan, algoritma ML bisa nganalisa gambar medis kanggo ndeteksi penyakit utawa prédhiksi asil pasien. Ing keuangan, ML bisa digunakake kanggo deteksi penipuan, prediksi pasar saham, lan skor kredit. ML uga digunakake ing sistem rekomendasi, kayata sing digunakake dening pengecer online lan layanan streaming, kanggo nggawe konten pribadi lan nambah pengalaman pangguna.
ML minangka subbidang AI sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing bisa sinau saka data lan nggawe prediksi utawa keputusan. Iku kalebu model latihan nggunakake data labeled utawa unlabeled kanggo ngenali pola lan sesambetan, kang banjur bisa digunakake kanggo nggawe prediksi informed utawa tumindak. ML duwe macem-macem jinis algoritma, kalebu sinau sing diawasi, ora diawasi, lan penguatan, saben duwe kekuwatan lan aplikasi dhewe. ML wis akeh digunakake ing pirang-pirang industri, ngidini kemajuan ing perawatan kesehatan, keuangan, sistem rekomendasi, lan akeh domain liyane.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning