Machine Learning

Transfer learning adalah teknik pembelajaran mesin yang memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari model yang telah dilatih sebelumnya untuk menerapkannya pada masalah baru. Ini sangat berguna dalam kasus-kasus di mana tidak ada data yang cukup untuk melatih model baru dari awal. Transfer learning dapat dilakukan dengan cara yang berbeda, tetapi yang …

Machine learning adalah salah satu teknologi yang semakin populer dalam mengolah data besar di era digital saat ini. Salah satu aplikasi machine learning yang sering digunakan adalah pembuatan model prediksi. Model prediksi ini dapat membantu perusahaan atau organisasi dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Dalam artikel ini, kami akan …

Machine Learning telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk di bidang kesehatan, keamanan siber, dan otomatisasi industri. Meskipun memberikan banyak manfaat, teknologi Machine Learning masih memiliki beberapa masalah utama, seperti kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada data. Inilah yang memicu perkembangan konsep Explainable AI (XAI), yaitu sebuah pendekatan …

Reinforcement learning adalah jenis machine learning yang menggunakan interaksi agen dengan lingkungannya untuk belajar dan memperbaiki kinerja. Dalam reinforcement learning, agen belajar dari pengalaman melalui trial and error, di mana agen mencoba melakukan aksi-aksi tertentu dan menerima umpan balik dalam bentuk reward atau punishment. Tujuan utama dari reinforcement learning adalah …

Unsupervised learning adalah jenis machine learning yang digunakan untuk menemukan pola di dalam data yang tidak diklasifikasikan sebelumnya. Dalam unsupervised learning, tidak ada target keluaran yang ditentukan sebelumnya. Tujuan utama dari unsupervised learning adalah untuk menemukan struktur dan pola yang tersembunyi di dalam data. Konsep Dasar Unsupervised Learning Unsupervised learning …

Supervised learning adalah salah satu jenis machine learning yang paling populer. Metode ini melibatkan penggunaan data yang telah diklasifikasikan sebelumnya sebagai “input” untuk melatih model. Tujuan dari supervised learning adalah untuk menghasilkan model yang dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data baru berdasarkan pola yang ditemukan di dalam data pelatihan. Konsep Dasar …

Machine learning melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data yang diolah. Secara umum, ada tiga jenis machine learning, yaitu: Supervised Learning Supervised learning melibatkan penggunaan data yang telah diklasifikasikan sebelumnya sebagai “input” untuk melatih model. Tujuan dari supervised learning adalah untuk menghasilkan …

Teknologi Learning to Rank (LTR) adalah teknik kecerdasan buatan yang digunakan untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian dalam mesin pencari. LTR menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari pola dalam data yang dikumpulkan oleh mesin pencari dan memprediksi urutan hasil pencarian yang paling relevan dengan permintaan pengguna. LTR bekerja dengan cara membandingkan …