Memahami pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin melibatkan pengumpanan data dalam jumlah besar ke dalam algoritma, yang kemudian memproses data ini untuk menemukan pola dan hubungan.
Misalnya, jika Anda memberikan model AI dengan data tentang kebiasaan vakum masa lalu dan tata letak rumah Anda, model yang hasilnya dapat digunakan untuk memprogram vakum robot untuk menyapu karpet Anda dalam pola yang mirip dengan Anda. Sekarang bayangkan banyak robot ini dijual, mengirimkan semua data pembersihan mereka kembali ke pengembang. Menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi pola dapat menemukan pola gerakan yang lebih efisien dan mengoptimalkan jalur untuk semua vakum robot dengan desain yang sama.
Dalam video pertama, Anda akan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang apa itu pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin adalah teknik AI yang menggunakan algoritma untuk membuat model prediktif. Model ini divalidasi terhadap data yang diketahui, diukur oleh metrik tertentu, dan disesuaikan sesuai kebutuhan. Proses pembelajaran dan validasi ini disebut pelatihan. Melalui pelatihan ulang, model pembelajaran mesin meningkat seiring waktu. Ada juga metodologi utama tentang cara melatih model, misalnya, pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.
Dalam video berikutnya, Anda akan mempelajari perbedaan antara metodologi ini, dan diperkenalkan dengan kombinasinya dalam lapisan, yang disebut pembelajaran mendalam.