Selamat datang kembali.
Sampai sekarang, saya telah mengoceh tentang apa itu pembelajaran mesin, dan saya harap Anda memiliki sedikit
gagasan tentang mengapa kami memilikinya dan mengapa itu berguna.
Namun pada akhirnya, satu-satunya alasan kami peduli dengan pembelajaran mesin adalah karena kami dapat
menggunakan mesin untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang masuk.
Itu dia.
Sekarang, ide pembelajaran mesin ini dan jangan khawatir, saya tahu kita terus berbicara tentang teori, tapi saya berjanji kita
akan mendapatkan beberapa latihan pengkodean terlebih dahulu.
Tapi saya ingin berbicara cepat tentang beberapa kategori pembelajaran mesin yang sering Anda lihat.
Dan ingat apa yang saya katakan, bahwa pembelajaran mesin hanyalah tentang memprediksi hasil berdasarkan
data yang masuk dan semua subkategori ini melakukannya.
Misalnya, kami memiliki gagasan tentang pembelajaran yang diawasi.
Yang merupakan bagian dari pembelajaran mesin.
Dalam pembelajaran terawasi ini, data yang kami terima sudah memiliki kategori.
Anggap saja sebagai file CSV dengan label baris dan kolom.
Kami memiliki data berlabel dan data uji yang diberi label sehingga kami tahu apakah fungsi kami benar atau salah.
Jadi dalam skenario pembelajaran yang diawasi, kita dapat melakukan hal-hal seperti klasifikasi untuk memutuskan apakah ini sebuah apel
atau apakah ini model pembelajaran mesin pir hanya menarik garis untuk memutuskan, hei, ini apel dan ini
pir.
Atau kita mungkin melakukan sesuatu yang disebut regresi alih-alih klasifikasi berdasarkan input, misalnya memprediksi
harga saham, cara lain yang mungkin kita gunakan pembelajaran terawasi adalah, misalnya, mempekerjakan insinyur berdasarkan
input, berdasarkan pengalaman bertahun-tahun, berdasarkan mungkin usia, mungkin di mana mereka tinggal, jenis komputer apa yang
mereka miliki.
Semua jenis input yang diberi label ini dapat digunakan dalam sistem pembelajaran yang diawasi untuk memutuskan apakah saya harus
mempekerjakan insinyur ini atau tidak?
Sekarang, terkadang kami memiliki data yang tidak memiliki label dan ini disebut pembelajaran tanpa pengawasan.
Sekali lagi, anggap itu sebagai file CSV tanpa mungkin label nama kolom.
Terkadang dengan hal-hal seperti pengelompokan.
Kita perlu membuat grup ini atau setidaknya mesin untuk membuat grup ini.
Sebagai contoh, kami memberikannya sekumpulan titik data dan kemudian mesin memutuskan, oh, ini grup,
ini grup, dan ini grup.
Atau kita dapat memiliki sesuatu seperti Pembelajaran Aturan Asosiasi di mana kita mengaitkan berbagai hal untuk memprediksi
apa yang mungkin dibeli pelanggan di masa depan.
Ketika kelompok tidak ada, kami menyebutnya pembelajaran tanpa pengawasan.
Kami dapat memberi tahu mesin bahwa mereka benar atau salah seperti yang kami dapat ketika kami melakukan apel versus pir,
karena tidak ada kategori yang benar, tetapi kami membiarkan mesin hanya membuat kategori ini untuk kami.
Akhirnya, kami memiliki gagasan tentang pembelajaran penguatan ini.
Dan pembelajaran penguatan sangat menarik karena ini semua tentang mesin pengajaran melalui coba-coba,
melalui penghargaan dan hukuman.
Jadi program hanya mempelajari permainan dengan memainkannya jutaan kali sampai, yah, ia mendapat skor tertinggi, ia
tidak tahu apa yang dilakukannya pada awalnya, tetapi kemudian ia mencoba untuk memaksimalkan skor dan akhirnya
mengetahuinya, hei, mungkin saya harus mencoba dan bergerak ke mana bola datang.
Jadi ini adalah adegan untuk perolehan keterampilan atau pembelajaran waktu nyata.
Dan Anda sering melihatnya di program pembelajaran mesin yang bermain, misalnya, video game.
Sekarang, saya akan menautkan ke sumber daya sehingga Anda dapat menyelami topik ini lebih dalam.
Dan kita sebenarnya akan membicarakan hal ini sedikit lebih banyak dan memahaminya dengan lebih baik setelah kita
melakukan beberapa latihan.
Tetapi idenya di sini adalah bahwa pembelajaran mesin memiliki kategori yang berbeda dan cara yang berbeda untuk mencapai
tujuannya.
Dan topik seperti jaringan saraf, pohon keputusan, mesin vektor pendukung, k
tetangga terdekat hanyalah algoritma yang digunakan dengan subbidang ini untuk mencapai prediksi ini.
Tapi ingat, kuncinya, semua ini, apa yang mereka lakukan adalah mencoba belajar dari data
yang diterimanya dan memprediksi sesuatu.
Aku akan melihat di yang berikutnya.
bubi.