Machine Learning (Pemelajaran mesin) cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), merupakan pendekatan kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan mesin yang dapat belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Belajar adalah bagian yang sangat penting dari apa yang membuat kita menjadi manusia. Jika manusia akan membangun AI yang dapat melakukan tugas dengan kecerdasan seperti manusia, maka kita perlu membuat mesin yang bisa belajar sendiri, berdasarkan pengalaman masa lalu manusia.
Machine learning telah banyak mempengaruhi dunia industri, sebagian besar dunia industri yang bekerja dengan sejumlah besar data telah mengakui nilai teknologi penggunaan machine learning. Tujuannya adalah untuk dapat membuat pekerjaan menjadi lebih efisien atau lebih cepat dengan adanya data baru yang cenderung sama.
Machine Learning diperlukan agar mesin dapat beradaptasi dengan yang baru kondisi secara real time. Mesin perlu menganalisis dan mendeteksi pola sehingga bisa menarik kesimpulan.
 |
| Posisi Machine Learning (Sumber : Mitchell-Guthrei, 2014) |
Lima suku pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin (Machine Learning) dapat diklasifikasikan lebih lanjut dalam berbagai cara. Salah satu favorit klasifikasi nya adalah yang disediakan oleh Pedro Domingos dalam bukunya The Master Algoritma. Dalam bukunya, Pedro mengklasifikasikan bahwa pembelajaran mesin itu bidang sains yang menumbuhkan ide. Misalnya, algoritma genetika yang tumbuh dari konsep Biologi.
Berikut adalah klasifikasi lengkapnya, nama yang digunakan Domingos untuk suku-suku tersebut, dan algoritme dominan yang digunakan oleh masing-masing suku, bersama dengan pendukung penting:
0 Komentar