Probabilistic Causation

Penyebab probabilistik paling sering digunakan di bidang ilmu data. Ini digunakan untuk memodelkan dan menganalisis sistem kompleks di mana hubungan antara sebab dan akibat tidak selalu jelas. Dengan menggunakan model probabilistik, para ilmuwan data dapat membuat prediksi dan menarik wawasan dari data yang seharusnya sulit untuk ditafsirkan. Penyebab probabilistik juga digunakan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, di mana ia digunakan untuk membangun model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi berdasarkan hubungan probabilistik antara variabel.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Probabilistic Causation 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 Probabilistic Causation 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 Probabilistic Causation

Probabilistic causation adalah konsep dalam filsafat dan ilmu pengetahuan yang menggambarkan hubungan antara sebab dan akibat yang tidak pasti atau tidak pasti secara statistik. Dalam hal ini, sebab tidak selalu menghasilkan akibat yang pasti, tetapi hanya meningkatkan kemungkinan terjadinya akibat tersebut. Probabilistic causation sering digunakan dalam ilmu sosial dan ilmu alam, di mana banyak faktor yang mempengaruhi hasil akhir.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Stanford Encyclopedia of Philosophy, probabilistic causation didefinisikan sebagai “hubungan sebab-akibat antara dua peristiwa di mana sebab meningkatkan kemungkinan terjadinya akibat, tetapi tidak menjamin terjadinya akibat tersebut.” (Hitchcock, 2011)

Sedangkan menurut David Lewis, probabilistic causation adalah “hubungan sebab-akibat antara dua peristiwa di mana sebab meningkatkan probabilitas terjadinya akibat, tetapi tidak menjamin terjadinya akibat tersebut.” (Lewis, 1979)

Fungsi Probabilistic Causation

Probabilistic causation adalah sebuah konsep yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara sebab dan akibat yang tidak selalu pasti atau deterministik. Dalam probabilistic causation, sebuah peristiwa atau kejadian dapat menjadi penyebab dari suatu akibat dengan tingkat probabilitas tertentu. Fungsi dari probabilistic causation adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih akurat dan realistis tentang hubungan sebab-akibat dalam situasi yang kompleks dan tidak pasti.

Contoh Probabilistic Causation

Contoh sederhana dari probabilistic causation adalah hubungan antara merokok dan kanker paru-paru. Meskipun tidak semua perokok akan mengalami kanker paru-paru, namun risiko untuk mengalami kanker paru-paru akan meningkat secara signifikan bagi mereka yang merokok. Dalam hal ini, merokok dapat dianggap sebagai penyebab probabilistik dari kanker paru-paru. Contoh lain dari probabilistic causation adalah hubungan antara konsumsi makanan yang tinggi lemak dan risiko obesitas atau penyakit jantung. Meskipun tidak semua orang yang mengonsumsi makanan tinggi lemak akan mengalami obesitas atau penyakit jantung, namun risiko untuk mengalami kondisi tersebut akan meningkat secara signifikan bagi mereka yang mengonsumsi makanan tinggi lemak secara teratur.

Rumus Probabilistic Causation

Probabilistic Causation adalah sebuah teori yang menghubungkan antara sebab dan akibat dengan menggunakan probabilitas. Rumus Probabilistic Causation dapat dituliskan sebagai berikut:

P(A|B) > P(A)

Simbol-simbol yang terdapat dalam rumus Probabilistic Causation adalah sebagai berikut:

  • P(A|B) adalah probabilitas bahwa A terjadi jika B terjadi
  • P(A) adalah probabilitas bahwa A terjadi secara umum

Dalam kata lain, rumus Probabilistic Causation menyatakan bahwa jika probabilitas terjadinya A meningkat ketika B terjadi, maka B dapat dianggap sebagai penyebab dari A. Namun, jika probabilitas terjadinya A tidak berubah ketika B terjadi, maka B tidak dapat dianggap sebagai penyebab dari A.

Jenis Macam Arti Penyebab Probabilistik 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 Probabilistic Causation
Bahasa Indonesia Penyebab Probabilistik
Bahasa Jawa Kausunan Probabilistic
Bahasa Sunda Kumusation Probabilis
Bahasa Malaysia Penyebab Probabilistik

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

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

  1. Probabilistic Causation in Machine Learning and Data Science: A Review (https://arxiv.org/abs/1906.05327)
  2. Probabilistic Causation and Graphical Models (https://plato.stanford.edu/entries/causation-probabilistic/)
  3. Probabilistic Causation and Counterfactual Reasoning (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136481521630045X)
  4. Probabilistic Causation and Bayesian Networks (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136481521630045X)
  5. Probabilistic Causation and Causal Inference (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136481521630045X)

Kesimpulan

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

Probabilistic causation adalah konsep yang sangat penting dalam dunia kecerdasan buatan atau AI. Hal ini karena AI sering digunakan untuk memprediksi hasil dari suatu peristiwa atau kejadian. Dalam hal ini, probabilistic causation membantu AI untuk memahami hubungan antara berbagai faktor yang mempengaruhi hasil akhir. Dengan memahami hubungan ini, AI dapat membuat prediksi yang lebih akurat dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Selain itu, probabilistic causation juga membantu dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam suatu kejadian, sehingga dapat membantu dalam mengoptimalkan proses dan meningkatkan efisiensi. Dalam kesimpulannya, probabilistic causation adalah konsep yang sangat penting dalam dunia AI karena membantu AI untuk memahami hubungan antara berbagai faktor dan membuat prediksi yang lebih akurat.

Penutup

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

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 Probabilistic Causation ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf P. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar