Daftar Isi:
Oleh Justin Stoltzfus
pengantar
Semakin banyak insinyur dan profesional lain memulai dengan pembelajaran mesin - mereka sedang melakukan penelitian awal dan membangun sistem awal, untuk mulai mengeksplorasi bagaimana bidang kecerdasan buatan ini dapat membuka pintu bagi individu dan perusahaan.
Namun, selama proses berlangsung, ada sedikit kebingungan. Apa itu pembelajaran mesin?
Ide dasarnya adalah bahwa teknologi baru memungkinkan mesin untuk "berpikir" dan "belajar" dengan cara yang lebih mirip dengan cara kerja otak manusia.
Yang mengatakan, ada lebih dari beberapa cara untuk menggambarkan proses ini. Untuk sedikit lebih banyak, mari kita pergi ke StackOverflow, andalan bagi programmer dan profesional TI lainnya mencari definisi dan penjelasan nyata dari masalah teknis. Thread StackOverflow menggambarkan pembelajaran mesin sebagai "proses mengajar komputer untuk menciptakan hasil berdasarkan input data."
Penulis lain menggambarkan pembelajaran mesin sebagai "bidang ilmu komputer, teori probabilitas, dan teori optimisasi yang memungkinkan tugas-tugas kompleks untuk dipecahkan yang pendekatan logis, prosedural tidak mungkin atau mungkin dilakukan."
Definisi yang terakhir ini mendekati titik utama tentang apa itu pembelajaran mesin - dan tidak.
Ketika penulis mengatakan "pendekatan logis, prosedural tidak akan mungkin atau layak, " yang menunjuk ke "sihir" nyata dan nilai pembelajaran mesin. Sederhananya, ini adalah "pasca-logika" - pembelajaran mesin melampaui apa yang tradisi dapat lakukan, pemrograman basis kode linear dan berurutan dapat dilakukan!
Mengambil langkah mundur, kita bisa melihat blok bangunan dasar pembelajaran mesin untuk lebih memahami caranya.
Pertama, ada data pelatihan - data pelatihan memberikan input program untuk bekerja.
Seiring dengan data pelatihan, ada algoritma yang mengolah data itu dan menafsirkannya dengan berbagai cara. Para ahli menggambarkan pekerjaan penting dari pembelajaran mesin sebagai “pengenalan pola” - dan Anda juga akan melihatnya di halaman StackOverflow - tetapi sekali lagi, itu hanya sebagian yang menggambarkan bagaimana pembelajaran mesin bekerja.
Berikutnya: Jaringan Saraf Tiruan
Daftar Isi
pengantarJaringan Saraf Tiruan
Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tanpa pengawasan
Keturunan Gradien dan Backpropagation
Jenis-jenis Jaringan Saraf Tiruan
Ensemble Learning
Aplikasi dan Teori Game
Lima Suku Aplikasi Pembelajaran Mesin
Kemana Kita Pergi dari Sini?
