Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Proses pembelajaran ini dapat dibagi menjadi beberapa jenis, salah satunya adalah pembelajaran terawasi. Dalam pembelajaran terawasi, model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label, sehingga model dapat memprediksi output berdasarkan input yang diberikan. Contohnya, model dapat dilatih untuk mengklasifikasikan gambar menjadi kucing atau anjing berdasarkan ribuan gambar yang telah diberi label. Selain pembelajaran terawasi, ada juga pembelajaran tak terawasi yang digunakan untuk menemukan pola dalam data tanpa adanya label, seperti pengelompokan data pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka.

Selain pembelajaran terawasi dan tak terawasi, ada juga pembelajaran semi-terawasi yang menggabungkan keduanya. Dalam pembelajaran semi-terawasi, model dilatih menggunakan sebagian data yang berlabel dan sebagian lagi yang tidak berlabel. Pendekatan ini sangat berguna ketika data berlabel sulit atau mahal untuk diperoleh. Selain itu, ada juga pembelajaran penguatan yang memungkinkan model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Model akan menerima reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil, sehingga model dapat belajar untuk mengambil tindakan yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu. Pembelajaran penguatan telah berhasil diterapkan dalam berbagai bidang, seperti robotika dan permainan.

2026000567wir

006.3 WIR d

Perpustakaan Sekolah Pascasarjana UNJ

Available