Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mesin?
T: Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mesin?
J: Pembelajaran mesin adalah subbidang ilmu komputer yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit, menggunakan algoritme yang dapat mempelajari dan membuat prediksi pada data.
T: Dari mana ide pembelajaran mesin berasal?
J: Ide untuk pembelajaran mesin berasal dari pekerjaan di bidang kecerdasan buatan.
T: Bagaimana cara kerja algoritme yang digunakan dalam machine learning?
J: Algoritma yang digunakan dalam machine learning mengikuti instruksi yang diprogram, tetapi juga dapat membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Mereka membangun model dari input sampel.
T: Kapan pembelajaran mesin digunakan?
J: Pembelajaran mesin digunakan ketika perancangan dan pemrograman algoritme eksplisit tidak dapat dilakukan. Contohnya termasuk penyaringan spam, deteksi penyusup jaringan atau orang dalam yang jahat yang berupaya melakukan pelanggaran data, pengenalan karakter optik (OCR), mesin pencari, dan visi komputer.
T: Apa saja risiko menggunakan machine learning?
J: Menggunakan pembelajaran mesin memiliki risiko, termasuk pembuatan model akhir yang merupakan "kotak hitam" dan dikritik karena bias dalam perekrutan, peradilan pidana, dan mengenali wajah.
T: Apa yang dimaksud dengan model pembelajaran mesin sebagai "kotak hitam"?
J: Model pembelajaran mesin "kotak hitam" berarti proses pengambilan keputusannya tidak mudah dijelaskan atau dimengerti oleh manusia.
T: Apa saja contoh aplikasi dari machine learning?
J: Beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin termasuk penyaringan spam, deteksi penyusup jaringan, pengenalan karakter optik (OCR), mesin pencari, dan visi komputer.
