Pemelajaran terarah: Perbedaan antara revisi

Dalam pembelajaran terarah (supervised learning), kita dapat melatih mesin dengan menggunakan data yang "diberi label". Artinya beberapa data sudah diberi label dengan jawaban yang benar. Ini dapat dibandingkan dengan pembelajaran yang berlangsung di hadapan pengawas atau guru. Algoritma pembelajaran yang terarah dapat mempelajari pola tersembunyi dari data pelatihan yang telah berlabel, hal ini akan membantu kita memprediksi hasil untuk data yang belum pernah dipelajari sebelumnya. Untuk dapat berhasil membangun, mengatur, dan menerapkan model mesin pembelajar yang terarah dengan akurasi tinggi, dibutuhkan waktu dan keahlian teknis dari tim peneliti-data (data scientist) yang sangat terampil. Selain itu, para peneliti data sebaiknya harus mampu membangun kembali model untuk memastikan prediksi yang dihasilkan tetap benar walaupun datanya berganti.

 

 

==== Cara Kerja Pembelajaran Mesin Terarah ====