Semi-Supervised Learning

Pembelajaran semi-diawasi paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran yang mendalam.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan tentang apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Semi-Supervised 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 Semi-Supervised 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 Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan data yang sebagian besar tidak berlabel dan sebagian kecil berlabel untuk melakukan klasifikasi atau prediksi. Dalam Semi-Supervised Learning, model pembelajaran mesin belajar dari data yang tidak berlabel dan mencoba untuk menemukan pola atau struktur dalam data tersebut. Kemudian, model tersebut menggunakan data yang berlabel untuk menguji dan meningkatkan akurasi prediksi.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Zhu, Goldberg, dan Xu dalam bukunya yang berjudul “Introduction to Semi-Supervised Learning” (2009), Semi-Supervised Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan data yang sebagian besar tidak berlabel dan sebagian kecil berlabel untuk melakukan klasifikasi atau prediksi. Teknik ini digunakan ketika data yang berlabel sulit atau mahal untuk diperoleh, sedangkan data yang tidak berlabel lebih mudah diperoleh. Dalam Semi-Supervised Learning, model pembelajaran mesin belajar dari data yang tidak berlabel dan mencoba untuk menemukan pola atau struktur dalam data tersebut. Kemudian, model tersebut menggunakan data yang berlabel untuk menguji dan meningkatkan akurasi prediksi.

Fungsi Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan data yang sebagian besar tidak berlabel dan sebagian kecil berlabel untuk melakukan klasifikasi atau prediksi. Fungsi utama dari Semi-Supervised Learning adalah untuk meningkatkan akurasi model dengan memanfaatkan data yang tidak berlabel. Dalam beberapa kasus, data yang tidak berlabel lebih mudah diperoleh daripada data yang berlabel, sehingga teknik ini sangat berguna dalam situasi tersebut.

Contoh Semi-Supervised Learning

Contoh penerapan Semi-Supervised Learning adalah dalam klasifikasi teks. Misalnya, kita memiliki sejumlah besar dokumen yang perlu diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori, seperti olahraga, politik, atau bisnis. Namun, hanya sebagian kecil dokumen yang sudah diberi label kategori tersebut. Dalam hal ini, Semi-Supervised Learning dapat digunakan untuk memanfaatkan data yang tidak berlabel untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Teknik ini dapat membantu mengidentifikasi pola dan fitur yang muncul dalam data yang tidak berlabel, sehingga dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja model.

Rumus atau Formula Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan data yang sebagian besar tidak berlabel untuk meningkatkan kinerja model. Rumus atau formula yang digunakan dalam Semi-Supervised Learning adalah:

P(X) = ∫ P(X|Y)P(Y)dY

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus tersebut adalah:

  • P(X) adalah probabilitas data yang tidak berlabel
  • P(X|Y) adalah probabilitas data yang tidak berlabel diberikan label Y
  • P(Y) adalah probabilitas label Y

Rumus tersebut digunakan untuk menghitung probabilitas data yang tidak berlabel dengan memperhitungkan probabilitas data yang tidak berlabel diberikan label Y dan probabilitas label Y. Dengan menggunakan data yang sebagian besar tidak berlabel, model dapat belajar dari data yang lebih banyak dan meningkatkan kinerjanya.

Jenis Macam Arti Pembelajaran Semi-Diawasi 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 Semi-Supervised Learning
Bahasa Indonesia Pembelajaran Semi-Diawasi
Bahasa Jawa Pembelajaran Semi-Pengawal
Bahasa Sunda Pembelajaran Semi-Pengawas
Bahasa Malaysia Pembelajaran Separa Diselia

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

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

  1. “Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models” oleh Diederik P. Kingma, Shakir Mohamed, Danilo J. Rezende, dan Max Welling. (https://arxiv.org/abs/1406.5298)
  2. “Semi-Supervised Learning with Ladder Networks” oleh Antti Rasmus, Harri Valpola, Mikko Honkala, Mathias Berglund, dan Tapani Raiko. (https://arxiv.org/abs/1507.02672)
  3. “Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning” oleh Samuli Laine dan Timo Aila. (https://arxiv.org/abs/1610.02242)
  4. “Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results” oleh Antti Tarvainen dan Harri Valpola. (https://arxiv.org/abs/1703.01780)
  5. “MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning” oleh David Berthelot, Nicholas Carlini, Ian Goodfellow, Nicolas Papernot, Avital Oliver, dan Colin Raffel. (https://arxiv.org/abs/1905.02249)

Kesimpulan

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

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Semi-Supervised Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang memanfaatkan data yang sebagian besar tidak berlabel untuk meningkatkan kinerja model. Dalam teknik ini, model belajar dari sejumlah kecil data yang berlabel dan kemudian menggunakan informasi yang terkandung dalam data yang tidak berlabel untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hal ini sangat penting karena dalam banyak kasus, data yang berlabel sulit dan mahal untuk diperoleh, sementara data yang tidak berlabel lebih mudah dan murah untuk diperoleh. Dengan menggunakan Semi-Supervised Learning, model dapat belajar dengan lebih efisien dan akurat, sehingga dapat meningkatkan kinerja dan efektivitas sistem AI secara keseluruhan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Semi-Supervised 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 Semi-Supervised Learning ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf S. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2024.

Tinggalkan Komentar