Contoh Penerapan Machine Learning

LancangKuning - Machine Learning adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitik. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal. Pembelajaran mesin adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang memberikan sistem kemampuan untuk belajar dan meningkatkan secara otomatis dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.

Machine Learning digunakan di mesin pencari internet, filter email untuk memilah-milah spam, situs web untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, perangkat lunak perbankan untuk mendeteksi transaksi yang tidak biasa, dan banyak aplikasi di ponsel kita seperti pengenalan suara. Jenis algoritma pembelajaran mesin sebagian besar dibagi menjadi empat kategori: Pembelajaran yang diawasi, Pembelajaran tanpa pengawasan, Pembelajaran semi-supervisi, dan Pembelajaran penguatan

Tapi apa itu Machine Learning? Misalnya, diagnosis medis, pemrosesan gambar, prediksi, klasifikasi, asosiasi pembelajaran, regresi, dll. Sistem cerdas yang dibangun di atas algoritme pembelajaran mesin memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman masa lalu atau data historis. Python akan menjadi bahasa masa depan. Penguji harus meningkatkan keterampilan mereka dan mempelajari bahasa ini untuk menjinakkan alat AI dan ML. Python mungkin tidak memiliki tahun-tahun cerah dalam beberapa tahun terakhir (yang terutama diluncurkan pada tahun 1991) tetapi telah melihat tren pertumbuhan yang terus menerus dan luar biasa di abad ke-21.

Namun, pembelajaran mesin tetap menjadi masalah yang relatif 'sulit'. Tidak ada keraguan bahwa ilmu memajukan algoritma pembelajaran mesin melalui penelitian itu sulit. Ini membutuhkan kreativitas, eksperimen, dan keuletan. Kesulitannya adalah bahwa pembelajaran mesin adalah masalah debugging yang sangat sulit. Kita dapat menganggap pembelajaran mesin sebagai ilmu untuk membuat komputer belajar secara otomatis. Ini adalah bentuk kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer bertindak seperti manusia, dan meningkatkan pembelajaran mereka saat mereka menemukan lebih banyak data.

Jika Anda seorang pemula dalam pembelajaran mesin, Anda mungkin berpikir bahwa bahasa pemrograman apa yang harus saya pelajari? Saat ini, orang yang berbeda bekerja dengan bahasa pemrograman yang berbeda, tetapi di antara banyak bahasa pemrograman tingkat tinggi yang populer ini, manakah yang terbaik untuk pembelajaran mesin?

Machine Learning adalah salah satu bidang dengan pertumbuhan tercepat yang telah menyaksikan pertumbuhan eksponensial di dunia teknis. Tidak ada bahasa terbaik untuk pembelajaran mesin, itu tergantung pada apa yang ingin Anda bangun. Untuk bekerja di bidang ini, Anda hanya perlu mempelajari satu bahasa pemrograman tertentu dengan sangat baik berdasarkan kenyamanan, persyaratan proyek, dan kecenderungan Anda sendiri. Cukup jelajahi beberapa bahasa yang paling sering digunakan ini dan pilih salah satu pilihan Anda, Anda tidak perlu mengambil rekomendasi siapa pun.

Contoh beberapa bahasa yang paling sering digunakan :

• Python
• Java
• C++
• Ruby
• Javascript

Secara garis besar, algoritme Pembelajaran Mesin terdiri dari tiga jenis- Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Penguatan. Namun kecerdasan buatan bukanlah pembelajaran mesin. Ini karena pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan. Selain pembelajaran mesin, kecerdasan buatan terdiri dari bidang-bidang seperti visi komputer, robotika, dan sistem pakar. Belum ada contoh nyata dari kecerdasan buatan yang kuat.(Edrian)