Belajar Machine Learning dan Komponen pentingnya

Machine Learning : Dataset, Representation, Evaluation, Optimization, Spervised, \Unsupervised, Reinforcement

1. Data Set

Dataset adalah beberapa dari kumpulan informasi yang disatukan menjadi satu unit informasi yang utuh dengan menggunakan komputer.

Dalam machine learning dataset sangat dibutuhkan karena machine atau komputer bisa melakukan komputasi numerik dengan sangat cepat dan dalam data yang besar maka akan singkat dalam mengumpulkan data set.

Contoh software dataset adalah google dataset search yang merupakan dataset finder google yang bisa mengumpulkan jutaan dataset dari library atau website yang telah dihosted dan dipublish di google.

2. Representation

Representation merupakan manusia, organisasi, objek yang mewakilkan sesuatu yang sejenisnya

Contoh representation dalam machine learning adalah :
cctv sebagai representation/perwakilan manusia dalam mengawasi lingkungan sekitar.

3. Evaluation

Evaluation adalah tindakan penilaian tentang suatu jumlah, kualitas, ukuran, dan nilai suatu objek

Tentu saja dalam machine learning evaluation ini adalah suatu hal yang penting karena penilaian yang diberikan bisa akurat sesuai dengan standar yang ditetapkan dan meskipun begitu resiko errornya pun bisa diminimalisir

Contoh evaluation dalam machine learning adalah :
Alat ukur suhu tubuh.

4. Optimization

Optimization adalah tindakan yang bisa membuat suatu hal menjadi lebih baik dari sebelumnya

Dalam machine learning sendiri optimiation merupakan komponen yang utama karena bisa mengoptimalkan suatu sistem atau suatu aktifitas kerja manusia

Contoh dari optimization dalam machine learning adalah :
Robot pengemas produk dipabrik, yang bisa mengemasi produk yang diproduksi dengan sangat cepat dan rapi daripada manusia.

5. Supervised

Supervised adalah tindakan pengawasan untuk memastikan suatu hal aman, dan dalam kondisi yang baik

Dalam machine learning sendiri supervised adalah kumpulan dataset yang sudah dilabeli untuk menjadi bahan pembanding untuk membuktikan kunci jawaban yang sudah diatur dalam algorithm.

Contoh supervised adalah :
Ketika ditunjukan gambar bunga maka mesin akan mencari prediksi atau gambaran bunga dari dataset yang tersedia dan membandingkan dataset dengan gambar bunga yang ditampilkan apakah sudah sesuai kunci jawaban atau tidak

6. Unsupervised

Unsupervised adalah tidakan yang tanpa pengawasan untuk memastikan suatu hal aman, dalam kondisi baik atau bernilai benar.

Berbeda dengan supervised yang mencari jawaban bunga dari dataset yang sudah dilabeli, unsupervised adalah metode yang lebih explisit dimana dataset tidak dilabeli sehingga tidak ada batasan untuk mencari jawaban yang benar, sederhananya unsupervised membebaskan mesin untuk mengolah dataset dalam berbagai cara.

7. Reinforcement

Reinforcement adalah tindakan untuk memperkuat sesuatu.
Jika dalam bermain game pasti dalam setiap level yang dimainkan memiliki tingkat kesulitan daripada level sebelumnnya, itu berarti untuk sampai di akhir game kita tidak bisa melakukan strategi yang sama seperti level yang sudah dilalui.

Sama halnya dengan machine learning reinforment adalah tindakan pembelajaran yang dilakukan oleh AI Agent untuk menyederhanakan suatu tujuan dengan cara yang paling optimal.

Leave a Reply