Machine Learning

Pembelajaran mesin paling sering digunakan di bidang kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan ilmu data. Ini adalah subset dari kecerdasan buatan yang melibatkan penggunaan algoritma dan model statistik untuk memungkinkan mesin belajar dari data dan meningkatkan kinerja mereka pada tugas tertentu. Pembelajaran mesin juga merupakan komponen kunci dari ilmu data, yang melibatkan ekstraksi wawasan dan pengetahuan dari set data yang besar dan kompleks. Deep Learning, di sisi lain, adalah bentuk pembelajaran mesin yang lebih maju yang melibatkan penggunaan jaringan saraf untuk belajar dari data.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Machine Learning berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Machine Learning Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Machine Learning

Machine Learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat komputer dapat belajar dari data, tanpa harus secara eksplisit diprogram. Dalam Machine Learning, komputer diberikan data dan diinstruksikan untuk belajar dari data tersebut, sehingga dapat membuat prediksi atau keputusan yang akurat berdasarkan data yang diberikan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Tom M. Mitchell dalam bukunya yang berjudul “Machine Learning”, Machine Learning didefinisikan sebagai “studi tentang bagaimana membuat komputer dapat belajar dari data, tanpa harus secara eksplisit diprogram”. Sedangkan menurut Arthur Samuel, Machine Learning didefinisikan sebagai “bidang studi yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa harus secara eksplisit diprogram”.

Fungsi Machine Learning

Machine Learning adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan pengalaman, tanpa harus secara eksplisit diprogram. Fungsi utama dari Machine Learning adalah untuk memungkinkan mesin untuk mengambil keputusan atau melakukan tugas tertentu dengan lebih akurat dan efisien.

Machine Learning dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti:

  • Pengenalan wajah dan suara
  • Pengenalan tulisan tangan
  • Pengenalan objek dalam gambar
  • Pengenalan bahasa alami
  • Prediksi harga saham
  • Prediksi cuaca

Contoh Machine Learning

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi Machine Learning:

  • Google Translate: menggunakan Machine Learning untuk menerjemahkan bahasa dari satu bahasa ke bahasa lainnya.
  • Netflix: menggunakan Machine Learning untuk merekomendasikan film dan acara TV berdasarkan riwayat penonton.
  • Spotify: menggunakan Machine Learning untuk merekomendasikan lagu berdasarkan preferensi pendengar.
  • Amazon: menggunakan Machine Learning untuk merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian dan preferensi pelanggan.
  • Self-driving cars: menggunakan Machine Learning untuk mengenali objek di sekitar mobil dan membuat keputusan saat berkendara.

Rumus atau Formula terkait Machine Learning

Machine Learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus secara eksplisit diprogram. Dalam Machine Learning, terdapat beberapa rumus atau formula yang digunakan untuk menghitung dan memprediksi hasil dari data yang diberikan. Berikut adalah beberapa rumus atau formula terkait Machine Learning:

1. Regresi Linear

Regresi Linear adalah salah satu teknik Machine Learning yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linier antara variabel independen dan variabel dependen. Rumus Regresi Linear adalah:

y = mx + b

di mana y adalah variabel dependen, x adalah variabel independen, m adalah kemiringan garis regresi, dan b adalah intercept atau titik potong garis regresi.

2. Naive Bayes

Naive Bayes adalah salah satu algoritma Machine Learning yang digunakan untuk klasifikasi data. Rumus Naive Bayes adalah:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

di mana P(A|B) adalah probabilitas kelas A jika diberikan data B, P(B|A) adalah probabilitas data B jika kelas A, P(A) adalah probabilitas kelas A, dan P(B) adalah probabilitas data B.

3. K-Nearest Neighbor (KNN)

K-Nearest Neighbor (KNN) adalah salah satu algoritma Machine Learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Rumus KNN adalah:

y = mode(y1, y2, …, yn)

di mana y adalah kelas yang paling sering muncul di antara k tetangga terdekat dari data yang diberikan.

Jenis Macam Arti Pembelajaran Mesin dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Machine Learning
Bahasa Indonesia Pembelajaran Mesin
Bahasa Jawa Pembelajaran Mesin
Bahasa Sunda Pangajaran Mesin
Bahasa Malaysia Pembelajaran Mesin

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Machine Learning serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Machine Learning:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Machine Learning.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Machine Learning merupakan salah satu teknik yang sangat penting. Dengan menggunakan Machine Learning, komputer dapat belajar dari data yang diberikan dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Hal ini memungkinkan komputer untuk memproses data yang sangat besar dan kompleks dengan lebih efisien dan akurat. Machine Learning juga digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan analisis data bisnis. Dengan semakin berkembangnya teknologi, Machine Learning akan menjadi semakin penting dalam mengoptimalkan kinerja sistem AI dan memberikan solusi yang lebih baik untuk berbagai masalah di dunia nyata.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Machine Learning.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Machine Learning ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf M. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Jan tahun 2025.

Tinggalkan Komentar