GENERASI MAJU

Hai ini blog ku nikmatilah karyaku Next, sebelum kita kenal jauh dan bahas mengenai algoritma supervised dan unsupervised yang akan menjadi icon dalam kelas dan blog machine learning kali ini, yuk baca  Algoritma Supervised Learning Sesuai namanya, algoritma supervised learning merupakan algoritma machine learning yang proses pembelajarannya di bawah pengawasan guru atau supervisor. Algoritma ini memerlukan data berlabel untuk membangun sebuah model yang tingkat akurasinya bisa ditingkatkan dari waktu ke waktu. Semakin banyak model tersebut mengolah data, maka tingkat keakurasiannya juga akan semakin tinggi. Dalam algoritma supervised learning, terdapat dua variabel, yaitu variabel input yang biasa disebut variabel X dan variabel output yang biasa disebut variabel Y. Tujuan algoritma supervised learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel X ke variabel Y. Rumus umum pemetaan variabel X dan Y adalah Y = f(X). Tujuan akhir dari algoritma supervised learning adalah untu

Hai ini blog ku nikmatilah karyaku yups di blok pertemuan kedua kali ini aku akan bahan mengenai detail secara lengkap dari algoritma apa saja yang ada di machine learning ALGORITMA MACHINE LEARNING 1. Supervised Learning : Memprediksi Masa Depan Model supervised learning merupakan model yang digunakan untuk memprediksi hasil masa depan dengan berdasarkan data historis yang ada. Biasanya, model ini diberi instruksi di awal untuk mempelajari sesuatu dan bagaimana cara mempelajarinya. Sebagai contoh, pada model supervised learning algoritma yang ada digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya bencana alam, seperti gempa bumi dan tsunami. Model ini juga bisa diartikan sebagai suatu pendekatan sebuah data yang sudah terlatih. Selain itu, supervised learning juga sudah memiliki variabel yang dilabelkan guna mengelompokkan suatu data ke dalam data yang sudah ada. 2. Unsupervised Learning : Tidak ada Target yang Ditetapkan Berbeda dengan supervised learning, model unsupervised l