Pembelajaran mesin minangka subbidang intelijen buatan (AI) sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing ngidini komputer sinau lan nggawe prediksi utawa keputusan tanpa diprogram kanthi jelas. Iku alat kuat sing ngidini mesin kanggo otomatis njelasno lan kokwaca data Komplek, ngenali pola, lan nggawe pancasan informed utawa prediksi.
Intine, machine learning kalebu nggunakake teknik statistik supaya komputer bisa sinau saka data lan nambah kinerja ing tugas tartamtu saka wektu. Iki digayuh liwat nggawe model sing bisa generalize saka data lan nggawe prediksi utawa pancasan adhedhasar anyar, input ora katon. Model kasebut dilatih nggunakake data sing dilabeli utawa ora dilabeli, gumantung saka jinis algoritma pembelajaran sing digunakake.
Ana sawetara jinis algoritma machine learning, saben cocog kanggo macem-macem jinis tugas lan data. Pembelajaran sing diawasi minangka salah sawijining pendekatan ing ngendi model dilatih nggunakake data berlabel, ing ngendi saben input digandhengake karo output utawa label sing cocog. Contone, ing tugas klasifikasi email spam, algoritma kasebut dilatih nggunakake set data email sing dilabeli minangka spam utawa dudu spam. Model kasebut banjur sinau nggolongake email anyar sing ora katon adhedhasar pola sing wis dipelajari saka data latihan.
Pembelajaran tanpa pengawasan, ing sisih liya, kalebu model latihan nggunakake data tanpa label. Tujuane kanggo nemokake pola utawa struktur ing data tanpa kawruh sadurunge babagan output utawa label. Clustering minangka teknik sinau umum sing ora diawasi, ing ngendi algoritma nglumpukake data sing padha adhedhasar persamaan utawa bedane.
Jinis pembelajaran mesin liyane sing penting yaiku sinau penguatan. Ing pendekatan iki, agen sinau sesambungan karo lingkungan lan nggedhekake sinyal ganjaran kanthi tumindak. Agen njelajah lingkungan, nampa umpan balik ing wangun ganjaran utawa paukuman, lan nyetel tumindak kanggo nggedhekake ganjaran kumulatif liwat wektu. Jinis sinau iki wis kasil ditrapake kanggo tugas kayata dolanan game, robotika, lan nyopir otonom.
Pembelajaran mesin duwe macem-macem aplikasi ing macem-macem industri. Ing perawatan kesehatan, bisa digunakake kanggo prédhiksi asil penyakit, ngenali pola ing gambar medis, utawa ngatur rencana perawatan. Ing keuangan, algoritma pembelajaran mesin bisa digunakake kanggo deteksi penipuan, skor kredit, lan dagang algoritma. Aplikasi liyane kalebu pangolahan basa alami, visi komputer, sistem rekomendasi, lan liya-liyane.
Pembelajaran mesin minangka subbidang intelijen buatan sing fokus ing pangembangan algoritma lan model sing ngidini komputer sinau saka data lan nggawe prediksi utawa keputusan. Iki kalebu nggunakake teknik statistik kanggo nglatih model nggunakake data sing dilabeli utawa ora dilabeli, lan nduweni macem-macem jinis algoritma sing cocog kanggo tugas lan data sing beda. Pembelajaran mesin duwe akeh aplikasi ing industri, dadi alat sing kuat kanggo ngrampungake masalah sing rumit lan nggawe keputusan adhedhasar data.
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