Jenis-jenis dan Contoh Kecerdasan Buatan: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning

Jenis-jenis dan Contoh Kecerdasan Buatan: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning

Topik kecerdasan buatan hampir nggak ada habisnya untuk dibahas. Teknologi yang dikenal dengan Artificial Inteligence (AI) ini berkembang sangat pesat akhir-akhir ini begitu menyita perhatian dunia, tak terkecuali netizen Indonesia.

Akhirnya, tim sukange.com pun tidak mampu menahan diri untuk tidak ikut nimbrung ngebahas teknologi yang di gadang-gadang akan menjadi masa depan ummat manusia ini.

Untuk lebih memahami teknologi kecerdasan buatan atau AI, kamu harus tahu bahwa AI melibatkan pembelajaran mesin dalam teknologinya.

Machine learning atau pembelajaran mesin ini ialah sebuah teknologi yang mungkinkan komputer atau mesin untuk belajar dari data, pengalaman, respon dari lingkungannya untuk meningkatkan kinerja dalam menangani tugas-tugas tertentu tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Machine learning memiliki beberapa jenis, di antaranya adalah Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.

Ketiganya punya pendekatan yang beda dalam belajar dan memproses data, sehingga penting untuk memahami perbedaan antara jenis-jenis kecerdasan buatan tersebut.

Supervised Learning

Supervised Learning ialah jenis pembelajaran mesin di mana komputer belajar dari data yang diberikan dengan menyertakan label atau semacam keterangan gitu.

Tujuannya ialah untuk membuat mesin mempelajari pola dalam data dan membuat prediksi akurat untuk data yang belum ia lihat sebelumnya.

Pendekatan ini memerlukan pengawasan manusia dalam proses pembelajarannya.

Contohnya, ketika kamu ingin mengajari mesin mengenali gambar mobil dan sepeda motor, kamu harus memberikan data berupa gambar mobil dan sepeda motor serta memberi tahu mesin mana yang mobil dan mana yang sepeda motor.

Setelah mesin dilatih dengan cukup banyak data, mesin dapat mengenali mobil dan sepeda motor secara otomatis.

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning adalah jenis kecerdasan buatan yang menggunakan data tidak terstruktur sebagai input dan tidak memerlukan output yang diharapkan.

Pendekatan ini memungkinkan mesin untuk belajar secara mandiri dari data yang ada.

Contohnya, ketika Kamu ingin memahami pola pembelian pelanggan pada toko online, Kamu dapat memberikan data transaksi kepada mesin tanpa memberi tahu mesin tentang jenis kelompok pelanggan.

Mesin kemudian akan mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian yang sama dan membuat cluster untuk setiap kelompok pelanggan.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ialah jenis jenis pembelajaran mesin dalam teknologi kecerdasan buatan dimana mesin belajar dari interaksi yang ia dilakukan.

Metode Pembelajaran Mesin ini terinspirasi oleh konsep bagaimana makhluk hidup belajar melalui interaksi dengan lingkungan mereka. Mesin belajar melalui umpan balik positif atau negatif dari lingkungannya.

Contohnya, ketika Kamu ingin melatih mesin untuk bermain catur, Kamu dapat memberikan hadiah pada mesin setiap kali berhasil mencapai tujuan tertentu, seperti memenangkan game.

Sebaliknya, mesin akan mendapatkan hukuman setiap kali melakukan kesalahan atau kalah dalam permainan.

Kesimpulan

Di era digital yang semakin terkoneksi dan kompleks, kecerdasan buatan adalah teknologi yang semakin penting.

Terdapat tiga jenis utama machine learning dalam teknologi kecerdasan buatan: Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.

Ketiganya punya pendekatan yang berbeda dalam belajar dan memproses data, dan dapat dipakai untuk berbagai macam aplikasi di berbagai industri.

FAQs

Apa bedanya Supervised Learning dan Unsupervised Learning?

Supervised Learning butuh label atau keterangan pada data yang diberikan, sedangkan Unsupervised Learning tidak butuh label atau keterangan pada data.

Dapatkah Reinforcement Learning dipakai untuk mempelajari pola pada data?

Tidak, Reinforcement Learning dipakai untuk melatih mesin melalui interaksi dengan lingkungannya dan mendapatkan umpan balik positif atau negatif.

Apa contoh penggunaan Unsupervised Learning dalam industri?

Di bidang industri, Contoh penggunaan Unsupervised Learning ialah dalam analisis clustering untuk mengelompokkan pelanggan dengan pola pembelian yang sama.

Apa keuntungan menggunakan Supervised Learning dalam aplikasi praktis?

Keuntungan menggunakan Supervised Learning dalam aplikasi praktis adalah kemampuan untuk mendapatkan prediksi yang akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Apa aplikasi praktis dari Reinforcement Learning?

Aplikasi praktis dari Reinforcement Learning adalah dalam permainan video dan robotika, di mana mesin dapat belajar melalui interaksi dengan lingkungannya.

No Comment
Add Comment
comment url