Perbedaan antara Supervised dan Unsupervised Learning
Supervised Machine Learning Supervised learning adalah metode machine learning di mana model dilatih menggunakan data berlabel. Dalam supervised learning, model perlu menemukan fungsi pemetaan untuk memetakan variabel input (X) dengan variabel output (Y). Unsupervised Machine Learning Unsupervised learning adalah metode machine learning lain di mana pola-pola disimpulkan dari data input yang tidak berlabel. Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk menemukan struktur dan pola dari data input. Unsupervised learning tidak memerlukan supervisi. Perbedaan antara Supervised dan Unsupervised Learning Supervised Learning Unsupervised Learning Algoritma supervised learning dilatih menggunakan data berlabel. Algoritma unsupervised learning dilatih menggunakan data tidak berlabel. Model supervised learning mengambil umpan balik langsung untuk memeriksa apakah menghasilkan output yang benar atau tidak. Model unsupervised learning tidak mengambil umpan balik. Model supervised learning memprediksi output. Model unsupervised learning menemukan pola tersembunyi dalam data. Dalam supervised learning, data input diberikan bersamaan dengan output. Dalam unsupervised learning, hanya data input yang diberikan. Tujuan supervised learning adalah melatih model sehingga dapat memprediksi output saat diberikan data baru. Tujuan unsupervised learning adalah menemukan pola tersembunyi dan wawasan yang berguna dari dataset yang tidak diketahui. Supervised learning memerlukan supervisi untuk melatih model. Unsupervised learning tidak memerlukan supervisi untuk melatih model. Supervised learning dapat dikategorikan dalam masalah Klasifikasi dan Regresi. Unsupervised learning dapat diklasifikasikan dalam masalah Clustering dan Association. Supervised learning dapat digunakan untuk kasus-kasus di mana kita mengetahui input serta output yang sesuai. Unsupervised learning dapat digunakan untuk kasus-kasus di mana kita hanya memiliki data input dan tidak ada data output yang sesuai. Model supervised learning menghasilkan hasil yang akurat. Model unsupervised learning mungkin memberikan hasil yang kurang akurat dibandingkan dengan supervised learning. Supervised learning tidak dekat dengan kecerdasan buatan yang sesungguhnya karena kita pertama-tama melatih model untuk setiap data, dan hanya setelah itu dapat memprediksi output yang benar. Unsupervised learning lebih dekat dengan kecerdasan buatan yang sesungguhnya karena belajar serupa dengan bagaimana anak belajar rutinitas harian melalui pengalaman mereka. Algoritma supervised learning mencakup berbagai algoritma seperti Regresi Linear, Regresi Logistik, Mesin Vektor Dukungan, Klasifikasi Multi-Kelas, Pohon Keputusan, Logika Bayesian, dll. Algoritma unsupervised learning mencakup berbagai algoritma seperti Clustering, KNN, dan Algoritma Apriori. //TC ref : [1][2]
Unsupervised Machine Learning
Dalam topik sebelumnya, kita belajar tentang supervised machine learning di mana model dilatih menggunakan data berlabel di bawah pengawasan data pelatihan. Namun, mungkin ada banyak kasus di mana kita tidak memiliki data berlabel dan perlu menemukan pola tersembunyi dari dataset yang diberikan. Jadi, untuk menyelesaikan jenis kasus tersebut dalam machine learning, kita memerlukan teknik unsupervised learning. Apa itu Unsupervised Learning? Seperti namanya, unsupervised learning adalah teknik machine learning di mana model tidak diawasi menggunakan dataset pelatihan. Sebaliknya, model itu sendiri menemukan pola dan wawasan tersembunyi dari data yang diberikan. Ini dapat dibandingkan dengan pembelajaran yang terjadi di otak manusia saat mempelajari hal-hal baru. Ini dapat didefinisikan sebagai: Unsupervised learning adalah jenis machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset tidak berlabel dan diizinkan untuk bertindak pada data tersebut tanpa pengawasan. Unsupervised learning tidak dapat langsung diterapkan pada masalah regresi atau klasifikasi karena tidak seperti supervised learning, kita memiliki data input tetapi tidak ada data output yang sesuai. Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk menemukan struktur dasar dataset, mengelompokkan data tersebut menurut kesamaan, dan merepresentasikan dataset tersebut dalam format yang terkompresi. Contoh: Misalkan algoritma unsupervised learning diberi dataset input yang berisi gambar berbagai jenis kucing dan anjing. Algoritma ini tidak pernah dilatih dengan dataset yang diberikan, yang berarti tidak memiliki ide tentang fitur-fitur dataset. Tugas algoritma unsupervised learning adalah mengidentifikasi fitur-fitur gambar secara mandiri. Algoritma unsupervised learning akan melakukan tugas ini dengan mengelompokkan dataset gambar ke dalam kelompok-kelompok menurut kesamaan antara gambar. Mengapa Menggunakan Unsupervised Learning? Berikut adalah beberapa alasan utama yang menggambarkan pentingnya Unsupervised Learning: Cara Kerja Unsupervised Learning Cara kerja unsupervised learning dapat dipahami melalui diagram berikut: Di sini, kita telah mengambil data input yang tidak berlabel, yang berarti tidak dikategorikan dan output yang sesuai juga tidak diberikan. Sekarang, data input yang tidak berlabel ini dimasukkan ke dalam model machine learning untuk melatihnya. Pertama-tama, ia akan menginterpretasikan data mentah untuk menemukan pola tersembunyi dari data tersebut dan kemudian akan menerapkan algoritma yang sesuai seperti k-means clustering, pohon keputusan, dll. Setelah menerapkan algoritma yang sesuai, algoritma membagi objek data ke dalam kelompok-kelompok sesuai dengan kesamaan dan perbedaan antara objek. Jenis Algoritma Unsupervised Learning: Algoritma unsupervised learning dapat dikategorikan lebih lanjut menjadi dua jenis masalah: Algoritma Unsupervised Learning: Berikut adalah daftar beberapa algoritma unsupervised learning yang populer: Keuntungan Unsupervised Learning: Kerugian Unsupervised Learning: //TC ref : [1][2]
Supervised Machine Learning
Supervised learning adalah jenis machine learning di mana mesin dilatih menggunakan data pelatihan yang diberi label dengan baik, dan berdasarkan data tersebut, mesin memprediksi output. Data berlabel berarti beberapa data input sudah diberi tag dengan output yang benar. Dalam supervised learning, data pelatihan yang diberikan kepada mesin berfungsi sebagai supervisor yang mengajarkan mesin untuk memprediksi output dengan benar. Ini menerapkan konsep yang sama seperti seorang siswa belajar di bawah pengawasan guru. Supervised learning adalah proses memberikan data input serta data output yang benar kepada model machine learning. Tujuan dari algoritma supervised learning adalah menemukan fungsi pemetaan untuk memetakan variabel input (x) dengan variabel output (y). Di dunia nyata, supervised learning dapat digunakan untuk Penilaian Risiko, Klasifikasi Gambar, Deteksi Penipuan, pemfilteran spam, dll. Cara Kerja Supervised Learning Dalam supervised learning, model dilatih menggunakan dataset berlabel, di mana model belajar tentang setiap jenis data. Setelah proses pelatihan selesai, model diuji berdasarkan data uji (subset dari set pelatihan), dan kemudian memprediksi output. Kerja supervised learning dapat dengan mudah dipahami melalui contoh dan diagram berikut: Misalkan kita memiliki dataset dari berbagai jenis bentuk yang mencakup persegi, persegi panjang, segitiga, dan poligon. Langkah pertama adalah kita perlu melatih model untuk setiap bentuk. Setelah pelatihan, kita menguji model kita menggunakan set uji, dan tugas model adalah mengidentifikasi bentuk. Mesin sudah dilatih pada semua jenis bentuk, dan ketika menemukan bentuk baru, ia mengklasifikasikan bentuk tersebut berdasarkan jumlah sisi, dan memprediksi output. Langkah-langkah dalam Supervised Learning: Jenis Algoritma Supervised Machine Learning: Supervised learning dapat dibagi lebih lanjut menjadi dua jenis masalah: Keuntungan Supervised Learning: Kerugian Supervised Learning: //TC ref : [1][2]
Perbedaan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning
Artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) adalah bagian dari ilmu komputer yang saling berkaitan. Kedua teknologi ini merupakan teknologi yang paling tren digunakan untuk menciptakan sistem yang cerdas. Meskipun kedua teknologi ini berhubungan dan kadang-kadang digunakan sebagai sinonim satu sama lain, namun keduanya adalah istilah yang berbeda dalam berbagai kasus. Secara umum, kita dapat membedakan AI dan ML sebagai berikut: AI adalah konsep yang lebih besar untuk menciptakan mesin cerdas yang dapat meniru kemampuan berpikir dan perilaku manusia, sedangkan machine learning adalah aplikasi atau subset dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin Di bawah ini adalah beberapa perbedaan utama antara AI dan machine learning beserta gambaran umum tentang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kecerdasan Buatan (AI) Kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang membuat sistem komputer yang dapat meniru kecerdasan manusia. AI terdiri dari dua kata “Artificial” dan “intelligence”, yang berarti “kekuatan berpikir buatan manusia.” Oleh karena itu, kita dapat mendefinisikannya sebagai: Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memungkinkan kita menciptakan sistem cerdas yang dapat meniru kecerdasan manusia. Sistem AI tidak perlu diprogram sebelumnya, melainkan menggunakan algoritma yang dapat bekerja dengan kecerdasannya sendiri. Ini melibatkan algoritma machine learning seperti algoritma pembelajaran penguatan dan jaringan saraf dalam (deep learning). AI digunakan di berbagai tempat seperti Siri, Google AlphaGo, AI dalam permainan catur, dll. Berdasarkan kemampuannya, AI dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis: Saat ini, kita bekerja dengan weak AI dan general AI. Masa depan AI adalah strong AI yang dikatakan akan lebih cerdas daripada manusia. Pembelajaran Mesin (ML) Pembelajaran mesin adalah tentang mengekstraksi pengetahuan dari data. Ini dapat didefinisikan sebagai: Pembelajaran mesin adalah subbidang dari kecerdasan buatan, yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data atau pengalaman masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin memungkinkan sistem komputer untuk membuat prediksi atau mengambil beberapa keputusan menggunakan data historis tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin menggunakan sejumlah besar data terstruktur dan semi-terstruktur sehingga model pembelajaran mesin dapat menghasilkan hasil yang akurat atau memberikan prediksi berdasarkan data tersebut. Pembelajaran mesin bekerja pada algoritma yang belajar dengan sendirinya menggunakan data historis. Ia bekerja hanya untuk domain tertentu seperti jika kita membuat model pembelajaran mesin untuk mendeteksi gambar anjing, maka ia hanya akan memberikan hasil untuk gambar anjing, tetapi jika kita memberikan data baru seperti gambar kucing, maka ia akan menjadi tidak responsif. Pembelajaran mesin digunakan di berbagai tempat seperti sistem rekomendasi online, algoritma pencarian Google, filter spam email, saran penandaan teman otomatis di Facebook, dll. Pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi tiga jenis: Perbedaan Utama antara Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML): Artificial Intelligence Machine Learning AI adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk meniru perilaku manusia. ML adalah subset dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. Tujuan AI adalah membuat sistem komputer yang cerdas seperti manusia untuk memecahkan masalah kompleks. Tujuan ML adalah memungkinkan mesin untuk belajar dari data sehingga dapat memberikan output yang akurat. Dalam AI, kita membuat sistem cerdas untuk melakukan tugas seperti manusia. Dalam ML, kita mengajarkan mesin dengan data untuk melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat. Pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam adalah dua subset utama dari AI. Pembelajaran dalam adalah subset utama dari pembelajaran mesin. AI memiliki jangkauan yang sangat luas. Pembelajaran mesin memiliki jangkauan yang terbatas. AI bekerja untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat melakukan berbagai tugas kompleks. Pembelajaran mesin bekerja untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan hanya tugas-tugas tertentu yang dilatih untuk mereka. Sistem AI berfokus pada memaksimalkan peluang keberhasilan. Pembelajaran mesin berfokus pada akurasi dan pola. Aplikasi utama AI adalah Siri, dukungan pelanggan menggunakan chatbot, sistem ahli, permainan online, robot humanoid cerdas, dll. Aplikasi utama pembelajaran mesin adalah sistem rekomendasi online, algoritma pencarian Google, saran penandaan teman otomatis di Facebook, dll. Berdasarkan kemampuan, AI dapat dibagi menjadi tiga jenis: Weak AI, General AI, dan Strong AI. Pembelajaran mesin juga dapat dibagi menjadi tiga jenis utama yaitu Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tidak Terawasi, dan Pembelajaran Penguatan. AI mencakup pembelajaran, penalaran, dan koreksi diri. Pembelajaran mesin mencakup pembelajaran dan koreksi diri ketika diperkenalkan dengan data baru. AI sepenuhnya berurusan dengan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Pembelajaran mesin berurusan dengan data terstruktur dan semi-terstruktur. //TC ref : [1][2]
Siklus Hidup Machine Learning
Machine learning telah memberikan sistem komputer kemampuan untuk belajar secara otomatis tanpa diprogram secara eksplisit. Tetapi bagaimana sistem machine learning bekerja? Ini dapat dijelaskan menggunakan siklus hidup machine learning. Siklus hidup machine learning adalah proses siklik untuk membangun proyek machine learning yang efisien. Tujuan utama dari siklus hidup ini adalah untuk menemukan solusi untuk masalah atau proyek. Siklus hidup machine learning melibatkan tujuh langkah utama, yang dijelaskan di bawah ini: 1. Mengumpulkan Data Pengumpulan Data adalah langkah pertama dari siklus hidup machine learning. Tujuan dari langkah ini adalah untuk mengidentifikasi dan memperoleh semua data terkait masalah. Pada langkah ini, kita perlu mengidentifikasi berbagai sumber data, karena data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber seperti file, database, internet, atau perangkat mobile. Ini adalah salah satu langkah paling penting dalam siklus hidup. Kuantitas dan kualitas data yang dikumpulkan akan menentukan efisiensi output. Semakin banyak data yang ada, semakin akurat prediksinya. Langkah ini mencakup tugas-tugas berikut: Dengan melakukan tugas di atas, kita mendapatkan satu set data yang koheren, juga disebut sebagai dataset. Dataset ini akan digunakan pada langkah-langkah selanjutnya. 2. Persiapan Data Setelah mengumpulkan data, kita perlu mempersiapkannya untuk langkah-langkah berikutnya. Persiapan data adalah langkah di mana kita menempatkan data kita ke dalam tempat yang sesuai dan mempersiapkannya untuk digunakan dalam pelatihan machine learning. Pada langkah ini, pertama-tama kita mengumpulkan semua data, kemudian mengacak urutan data. Langkah ini dapat dibagi lebih lanjut menjadi dua proses: 3. Pengolahan Data Pengolahan data adalah proses membersihkan dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan. Ini adalah proses membersihkan data, memilih variabel yang akan digunakan, dan mengubah data dalam format yang tepat agar lebih sesuai untuk analisis pada langkah berikutnya. Ini adalah salah satu langkah terpenting dari seluruh proses. Pembersihan data diperlukan untuk mengatasi masalah kualitas. Tidak selalu data yang kita kumpulkan dapat digunakan karena beberapa data mungkin tidak berguna. Dalam aplikasi dunia nyata, data yang dikumpulkan dapat memiliki berbagai masalah, termasuk: Jadi, kita menggunakan berbagai teknik penyaringan untuk membersihkan data. Penting untuk mendeteksi dan menghapus masalah di atas karena dapat mempengaruhi kualitas hasil secara negatif. 4. Analisis Data Sekarang data yang telah dibersihkan dan dipersiapkan diteruskan ke langkah analisis. Langkah ini melibatkan: Tujuan dari langkah ini adalah untuk membangun model machine learning untuk menganalisis data menggunakan berbagai teknik analitis dan meninjau hasilnya. Ini dimulai dengan menentukan jenis masalah, di mana kita memilih teknik machine learning seperti Klasifikasi, Regresi, Analisis Klaster, Asosiasi, dll. Kemudian membangun model menggunakan data yang dipersiapkan, dan mengevaluasi model. Maka, dalam langkah ini, kita mengambil data dan menggunakan algoritma machine learning untuk membangun model. 5. Melatih Model Langkah selanjutnya adalah melatih model. Pada langkah ini, kita melatih model kita untuk meningkatkan kinerjanya agar hasil dari masalah lebih baik. Kita menggunakan dataset untuk melatih model menggunakan berbagai algoritma machine learning. Melatih model diperlukan agar dapat memahami berbagai pola, aturan, dan fitur. 6. Menguji Model Setelah model machine learning kita dilatih pada dataset tertentu, kita menguji model. Pada langkah ini, kita memeriksa akurasi model kita dengan memberikan dataset pengujian. Pengujian model menentukan persentase akurasi model sesuai dengan kebutuhan proyek atau masalah. 7. Penerapan Langkah terakhir dari siklus hidup machine learning adalah penerapan, di mana kita menerapkan model dalam sistem dunia nyata. Jika model yang dipersiapkan menghasilkan hasil yang akurat sesuai kebutuhan kita dengan kecepatan yang dapat diterima, maka kita menerapkan model dalam sistem nyata. Namun sebelum menerapkan proyek, kita akan memeriksa apakah model tersebut meningkatkan kinerjanya menggunakan data yang tersedia atau tidak. Fase penerapan mirip dengan membuat laporan akhir untuk sebuah proyek. //TC ref : [1][2]
Aplikasi Machine Learning
Machine learning adalah kata kunci untuk teknologi saat ini dan berkembang sangat pesat setiap harinya. Kita menggunakan machine learning dalam kehidupan sehari-hari bahkan tanpa menyadarinya, seperti Google Maps, Google Assistant, Alexa, dll. Berikut adalah beberapa aplikasi dunia nyata dari machine learning yang paling trending: 1. Pengenalan Gambar Pengenalan gambar adalah salah satu aplikasi machine learning yang paling umum. Ini digunakan untuk mengidentifikasi objek, orang, tempat, gambar digital, dll. Contoh penggunaan populer dari pengenalan gambar dan deteksi wajah adalah saran tagging teman otomatis: Facebook menyediakan fitur saran tagging teman otomatis. Setiap kali kita mengunggah foto dengan teman-teman Facebook kita, maka kita secara otomatis mendapatkan saran tagging dengan nama, dan teknologi di balik ini adalah algoritma deteksi dan pengenalan wajah dari machine learning. Ini didasarkan pada proyek Facebook bernama “Deep Face,” yang bertanggung jawab untuk pengenalan wajah dan identifikasi orang dalam gambar. 2. Pengenalan Suara Saat menggunakan Google, kita mendapatkan opsi “Search by voice”, yang termasuk dalam pengenalan suara, dan ini adalah aplikasi machine learning yang populer. Pengenalan suara adalah proses mengubah instruksi suara menjadi teks, dan juga dikenal sebagai “Speech to text” atau “Computer speech recognition.” Saat ini, algoritma machine learning banyak digunakan oleh berbagai aplikasi pengenalan suara. Google Assistant, Siri, Cortana, dan Alexa menggunakan teknologi pengenalan suara untuk mengikuti instruksi suara. 3. Prediksi Lalu Lintas Jika kita ingin mengunjungi tempat baru, kita menggunakan Google Maps yang menunjukkan jalur yang benar dengan rute terpendek dan memprediksi kondisi lalu lintas. Ini memprediksi kondisi lalu lintas seperti apakah lalu lintas lancar, lambat, atau padat dengan bantuan dua cara: Semua orang yang menggunakan Google Maps membantu aplikasi ini menjadi lebih baik. Aplikasi ini mengambil informasi dari pengguna dan mengirimkannya kembali ke database untuk meningkatkan kinerjanya. 4. Rekomendasi Produk Machine learning banyak digunakan oleh berbagai perusahaan e-commerce dan hiburan seperti Amazon, Netflix, dll., untuk rekomendasi produk kepada pengguna. Setiap kali kita mencari suatu produk di Amazon, kemudian kita mulai mendapatkan iklan untuk produk yang sama saat menjelajahi internet pada browser yang sama, dan ini karena machine learning. Google memahami minat pengguna menggunakan berbagai algoritma machine learning dan menyarankan produk sesuai minat pelanggan. Begitu juga, saat kita menggunakan Netflix, kita menemukan beberapa rekomendasi untuk serial hiburan, film, dll., dan ini juga dilakukan dengan bantuan machine learning. 5. Mobil Self-Driving Salah satu aplikasi machine learning yang paling menarik adalah mobil self-driving. Machine learning memainkan peran penting dalam mobil self-driving. Tesla, perusahaan manufaktur mobil yang paling populer, sedang mengerjakan mobil self-driving. Tesla menggunakan metode unsupervised learning untuk melatih model mobil agar dapat mendeteksi orang dan objek saat berkendara. 6. Penyaringan Spam Email dan Malware Setiap kali kita menerima email baru, email tersebut secara otomatis difilter sebagai penting, normal, dan spam. Kita selalu menerima email penting di kotak masuk dengan simbol penting dan email spam di kotak spam, dan teknologi di balik ini adalah machine learning. Berikut adalah beberapa filter spam yang digunakan oleh Gmail: Beberapa algoritma machine learning seperti Multi-Layer Perceptron, Decision Tree, dan Naïve Bayes classifier digunakan untuk penyaringan spam email dan deteksi malware. 7. Asisten Pribadi Virtual Kita memiliki berbagai asisten pribadi virtual seperti Google Assistant, Alexa, Cortana, Siri. Seperti namanya, mereka membantu kita menemukan informasi menggunakan instruksi suara kita. Asisten ini dapat membantu kita dalam berbagai cara hanya dengan instruksi suara kita seperti memutar musik, menelepon seseorang, membuka email, menjadwalkan janji, dll. Asisten-asisten virtual ini menggunakan algoritma machine learning sebagai bagian penting. Asisten ini merekam instruksi suara kita, mengirimkannya ke server di cloud, dan mendekodenya menggunakan algoritma machine learning dan bertindak sesuai dengan instruksi tersebut. 8. Deteksi Penipuan Online Machine learning membuat transaksi online kita aman dan terjamin dengan mendeteksi transaksi penipuan. Setiap kali kita melakukan transaksi online, ada berbagai cara di mana transaksi penipuan dapat terjadi seperti akun palsu, ID palsu, dan pencurian uang di tengah transaksi. Untuk mendeteksi ini, Feed Forward Neural Network membantu kita dengan memeriksa apakah itu transaksi asli atau transaksi penipuan. Untuk setiap transaksi asli, output diubah menjadi beberapa nilai hash, dan nilai-nilai ini menjadi input untuk putaran berikutnya. Untuk setiap transaksi asli, ada pola tertentu yang berubah untuk transaksi penipuan, sehingga mendeteksi dan membuat transaksi online kita lebih aman. 9. Perdagangan Saham Machine learning banyak digunakan dalam perdagangan saham. Di pasar saham, selalu ada risiko naik dan turunnya saham, sehingga untuk ini, Long Short Term Memory Neural Network dari machine learning digunakan untuk prediksi tren pasar saham. 10. Diagnosis Medis Dalam ilmu kedokteran, machine learning digunakan untuk diagnosis penyakit. Dengan ini, teknologi medis berkembang sangat cepat dan mampu membangun model 3D yang dapat memprediksi posisi lesi di otak dengan tepat. Ini membantu dalam menemukan tumor otak dan penyakit terkait otak lainnya dengan mudah. 11. Terjemahan Bahasa Otomatis Saat ini, jika kita mengunjungi tempat baru dan tidak tahu bahasanya, maka ini bukan masalah sama sekali, karena untuk ini juga machine learning membantu kita dengan mengubah teks ke bahasa yang kita ketahui. GNMT (Google Neural Machine Translation) Google menyediakan fitur ini, yang merupakan Neural Machine Learning yang menerjemahkan teks ke dalam bahasa yang kita kenal, dan disebut sebagai terjemahan otomatis. Teknologi di balik terjemahan otomatis adalah algoritma sequence to sequence learning, yang digunakan dengan pengenalan gambar dan menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. //TC ref : [1][2]
Tutorial Machine Learning
Tutorial Machine Learning mencakup dasar-dasar hingga konsep-konsep yang lebih kompleks dari machine learning. Siswa dan profesional di bidang pekerjaan dapat memanfaatkan tutorial machine learning kami. Apa itu Machine Learning? Machine learning adalah bidang teknologi yang berkembang pesat, memungkinkan komputer untuk belajar secara otomatis dari data sebelumnya. Untuk membangun model matematis dan membuat prediksi berdasarkan data historis atau informasi, machine learning menggunakan berbagai algoritma. Saat ini, machine learning digunakan untuk berbagai tugas, termasuk pengenalan suara, penyaringan email, penandaan otomatis di Facebook, sistem rekomendasi, dan pengenalan gambar. Dalam tutorial machine learning ini, Anda akan belajar tentang berbagai metode machine learning, termasuk reinforcement learning, supervised learning, dan unsupervised learning. Model regresi dan klasifikasi, teknik clustering, hidden Markov models, dan berbagai model sequential akan dibahas. Apa itu Machine Learning? Di dunia nyata, kita dikelilingi oleh manusia yang dapat belajar dari pengalaman mereka dengan kemampuan belajar mereka, dan kita memiliki komputer atau mesin yang bekerja berdasarkan instruksi kita. Tetapi apakah mesin juga dapat belajar dari pengalaman atau data masa lalu seperti manusia? Di sinilah peran machine learning. Pengantar Machine Learning Machine learning adalah subset dari artificial intelligence yang berfokus terutama pada pembuatan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri dari data dan pengalaman sebelumnya. Arthur Samuel pertama kali menggunakan istilah “machine learning” pada tahun 1959. Dapat disimpulkan sebagai berikut: Machine learning memungkinkan mesin untuk belajar secara otomatis dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit, meningkatkan kinerja dari pengalaman, dan memprediksi berbagai hal. Algoritma machine learning menciptakan model matematis yang, tanpa diprogram secara eksplisit, membantu membuat prediksi atau keputusan dengan bantuan data historis sampel, atau data pelatihan. Untuk tujuan mengembangkan model prediktif, machine learning menggabungkan statistik dan ilmu komputer. Algoritma yang belajar dari data historis baik dibangun atau digunakan dalam machine learning. Kinerja akan meningkat seiring dengan jumlah informasi yang kita berikan. Mesin dapat belajar jika dapat memperoleh lebih banyak data untuk meningkatkan kinerjanya. Bagaimana Machine Learning Bekerja Sistem machine learning membangun model prediksi, belajar dari data sebelumnya, dan memprediksi output dari data baru setiap kali menerimanya. Jumlah data membantu membangun model yang lebih baik yang secara akurat memprediksi output, yang pada gilirannya mempengaruhi akurasi output yang diprediksi. Misalkan kita memiliki masalah kompleks di mana kita perlu membuat prediksi. Alih-alih menulis kode, kita hanya perlu memberikan data kepada algoritma generik, yang membangun logika berdasarkan data dan memprediksi output. Perspektif kita tentang masalah telah berubah sebagai hasil dari machine learning. Operasi algoritma Machine Learning digambarkan dalam diagram blok berikut: Fitur Machine Learning: Kebutuhan akan Machine Learning Permintaan akan machine learning terus meningkat. Karena mampu melakukan tugas-tugas yang terlalu kompleks untuk diimplementasikan langsung oleh manusia, machine learning diperlukan. Manusia dibatasi oleh ketidakmampuan kita untuk mengakses data dalam jumlah besar secara manual; oleh karena itu, kita memerlukan sistem komputer, yang merupakan tempat machine learning hadir untuk menyederhanakan hidup kita. Dengan memberikan sejumlah besar data dan memungkinkan mereka untuk secara otomatis menjelajahi data, membangun model, dan memprediksi output yang diperlukan, kita dapat melatih algoritma machine learning. Fungsi biaya dapat digunakan untuk menentukan jumlah data dan kinerja algoritma machine learning. Kita dapat menghemat waktu dan uang dengan menggunakan machine learning. Signifikansi Machine Learning Signifikansi AI dapat dengan mudah dipahami melalui kasus penggunaannya. Saat ini, AI digunakan dalam mobil self-driving, deteksi penipuan digital, pengenalan wajah, dan rekomendasi teman oleh Facebook, dll. Berbagai perusahaan besar, seperti Netflix dan Amazon, telah membangun model AI yang menggunakan sejumlah besar data untuk menganalisis minat pengguna dan merekomendasikan produk sesuai. Berikut adalah beberapa poin utama yang menunjukkan pentingnya Machine Learning: Klasifikasi Machine Learning Secara umum, machine learning dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis: Supervised Learning Dalam supervised learning, data berlabel sampel diberikan kepada sistem machine learning untuk pelatihan, dan sistem kemudian memprediksi output berdasarkan data pelatihan. Sistem menggunakan data berlabel untuk membangun model yang memahami dataset dan mempelajari setiap dataset. Setelah pelatihan dan pemrosesan selesai, kita menguji model dengan data sampel untuk melihat apakah model dapat memprediksi output dengan akurat. Unsupervised Learning Unsupervised learning adalah metode pembelajaran di mana mesin belajar tanpa pengawasan apapun. Pelatihan diberikan kepada mesin dengan sekumpulan data yang belum diberi label, diklasifikasikan, atau dikategorikan, dan algoritma harus bertindak pada data tersebut tanpa pengawasan. Tujuan dari unsupervised learning adalah merestrukturisasi data input ke dalam fitur-fitur baru atau kelompok objek dengan pola yang serupa. Reinforcement Learning Reinforcement learning adalah metode pembelajaran berbasis umpan balik, di mana agen pembelajaran mendapatkan hadiah untuk setiap tindakan yang benar dan mendapat hukuman untuk setiap tindakan yang salah. Agen belajar secara otomatis dengan umpan balik ini dan meningkatkan kinerjanya. Dalam reinforcement learning, agen berinteraksi dengan lingkungan dan menjelajahinya. Tujuan agen adalah mendapatkan poin hadiah terbanyak, dan dengan demikian, meningkatkan kinerjanya. Sejarah Machine Learning Sebelum beberapa tahun (sekitar 40-50 tahun), machine learning adalah fiksi ilmiah, tetapi hari ini adalah bagian dari kehidupan sehari-hari kita. Machine learning memudahkan kehidupan sehari-hari kita mulai dari mobil self-driving hingga asisten virtual Amazon “Alexa”. Namun, ide di balik machine learning sangat lama dan memiliki sejarah panjang. Berikut beberapa tonggak sejarah yang terjadi dalam sejarah machine learning: Machine Learning Saat Ini Bidang machine learning telah membuat kemajuan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dan aplikasinya beragam, termasuk mobil self-driving, Amazon Alexa, chatbot, dan sistem rekomendasi. Ini mencakup clustering, classification, algoritma decision tree, SVM, dan reinforcement learning, serta pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan. Prasyarat Sebelum mempelajari machine learning, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang hal-hal berikut sehingga Anda dapat dengan mudah memahami konsep-konsep machine learning: Audiens Tutorial machine learning kami dirancang untuk membantu pemula dan profesional. Masalah Kami menjamin bahwa Anda tidak akan mengalami kesulitan saat mempelajari tutorial machine learning kami. Tetapi jika ada kesalahan dalam tutorial ini, mohon tuliskan masalah atau kesalahan tersebut dalam formulir kontak agar kami dapat memperbaikinya. //TC ref : [1][2]
