contoh kasus deep learning dan machine learning beserta penjelasan
1. contoh kasus deep learning dan machine learning beserta penjelasan
Jawaban:
Deep Learning merupakan salah satu metode implementasi dari machine learning yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia dengan menggunakan artificial neural network atau jaringan nalar buatan.
machine learning merupakan cabang atau aplikasi dari artificial intelligence (kecerdasan buatan). Contoh dari kegunaan machine learning adalah asisten digital yang bisa kita gunakan di smartphone untuk menjalankan suatu perintah.
Jawaban:
Contoh dari penggunaan model deep learning bisa dilihat dari AlphaGo-nya Google. Google menciptakan program komputer yang belajar bermain sebuah game sejenis catur dari China bernama Go. Tentunya, game ini membutuhkan pemikiran dan intuisi yang tajam untuk menang.
Dengan bermain melawan pemain Go profesional, deep learning AlphaGo mempelajari bagaimana ia bermain di tingkat yang belum terjamah sebelumnya dalam kecerdasan buatan. Hebatnya, apa yang dilakukannya tanpa instruksi apapun ketika melancarkan gerakan-gerakan spesifik.
Saat si pemain AlphaGo berjasil mengalahkan sejumlah pemain Go 'nyata' dunia, dunia melihat bagaimana cerdasnya sebuah mesin yang bahkan bisa mengungguli manusia
Contoh sederhana dari algoritma machine learning bisa dilihat pada layanan streaming musik on demand. Untuk memberikan daftar lagu baru atau musisi yang akan direkomendasikan, maka algoritmanya akan berkaitan dengan preferensi si pendengar dengan jenis musik yang mirip.
Machine learning telah memperkuat semua proses otomatisasi dan tersebar di berbagai industri, mulai dari perusahaan keamanan yang memburu malware hingga perusahaan e-commerce yang menggunakannya untuk mempelajari produk yang paling disukai konsumen.
Algoritma dari machine learning memang kompleks, tapi masih sangat 'mesin', artinya ia hanya mampu melakukan apa yang telah dirancang oleh penciptanya. Tidak lebih, tidak kurang.
2. Apa itu Machine Learning? Apa kaitannya berpikir komputasional dengan Machine Learning?
Machine learning adalah penerapan kemampuan manusia akan cara belajar dan berpikir komputasi pada sebuah mesin komputer. Berpikir komputasional berkaitan dengan machine learning karena machine learning ditrain untuk menyelesaikan masalah sehingga mereka akan mampu belajar dari masalah-masalah tersebut dan dapat menemukan solusinya.
Penjelasan:Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer, dengan fokus pada penggunaan data dan algoritme untuk meniru metode pembelajaran manusia dan secara bertahap meningkatkan akurasi. Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai proses pembelajaran mesin dengan menganalisis sejumlah besar data. Misalnya, Anda tidak perlu lagi menulis program baru untuk mengetahui wajah kucing dan manusia. Anda dapat melatih mesin Anda dengan beberapa gambar untuk membuatnya sadar akan objek. Tujuannya adalah untuk dapat mengambil keputusan atau membuat prediksi berdasarkan data yang tersedia. Semakin baik algoritma pembelajaran mesin, semakin baik akurasi keputusan dan prediksi sistem.
Pelajari lebih lanjutPelajari lebih lanjut materi tentang penjelasan machine learning: https://brainly.co.id/tugas/40045009
#BelajarBersamaBrainly
3. 1.jelaskan apa itu machine learning2.jelaskan kegunaan machine learning3.bagaimana algoritma machine learning bekerjapliss
Jawaban:
1. Machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya.
2. Machine learning bermanfaat untuk menyelesaikan permasalahan dunia dengan cara yang terukur. Aplikasi ilmu kecerdasan buatan ini pun bisa digunakan pada berbagai macam industri dan terus digunakan oleh pemilik industri besar dan peneliti agar dapat terus berkembang.
3. Dalam aplikasi machine learning, algoritma atau urutan proses statistik dilatih untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar.
Hal ini bertujuan untuk membuat suatu keputusan maupun prediksi berdasarkan data-data tersebut.
Semakin bagus algoritmanya, akurasi keputusan dan prediksi sistem akan semakin baik.
4. Berikut yang tidak benar tentang mesin pencarian Google adalah ...A. NLPB. Machine LearningC. CrawlerD. 5G
Jawaban:
D. 5G
Penjelasan:
5. jelaskan fungsi teknologi machine learning digunakan di mesin pencari google••••••bantuin pls
Jawaban:
Machine learning adalah metode analisis yang membantu menangani data besar dengan cara mengembangkan algoritma komputer.
Machine learning adalah aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan sistem kinerja secara otomatis serta belajar memperbaiki diri dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit.
Penjelasan:
#SEMOGA MEMBANTU^^6. Tuliskan 5 teknik machine learning menyelesaikan berbagai masalah di berbagai bidang
Jawaban:
1.Membantu proses penyelesaian masalah bisnis
2.Membantu memahami perilaku konsumen
3.Mewujudkan automasi bisnis
4. Mempermudah proses intelegensi bisnis
5. Meningkatkan efektivitas proses HR
1.Regresi: Teknik ini digunakan untuk memprediksi nilai numerik (misalnya harga rumah, suhu, dan penghasilan) berdasarkan data yang telah dikumpulkan.2.Klasifikasi: Teknik ini digunakan untuk memprediksi label kategori (misalnya ya atau tidak, spam atau bukan spam) berdasarkan data yang telah dikumpulkan.
3.Pengelompokan (Clustering): Teknik ini digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda berdasarkan kesamaan dalam karakteristik tertentu.
4.Decision Tree: Teknik ini digunakan untuk membuat model prediktif berdasarkan serangkaian keputusan dan hasilnya, yang biasanya digunakan untuk masalah klasifikasi.
5.Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks): Teknik ini digunakan untuk memodelkan proses pembelajaran manusia dan digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan teks.
7. apa bentuk keahlian dari artificial intelegence and machine learning specialist
Jawaban:
Ada beberapa skills atau kemampuan yang harus dimiliki jika kamu mau menjadi AI specialist. 1) Memahami soal pemrograman, rekayasa perangkat lunak, dan data science; 2) Memahami soal algoritma pemrograman dan perangkat pengolahan big data; 3) Memiliki kemampuan menjalani komunikasi dan problem-solving
Penjelasan:
jadikan jawaban tercerdas ya kakak
8. fungsi machine learning di mesin pencari Google adalah
Jawaban:
untuk memberikan rekomendasi produk untuk dipersonalisasi ke pelanggan dalam skala besar
Jawaban:
fungsinya adalah penyedia berbagai koran pelajaran
Penjelasan:
semoga memantu
9. teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk
Jawaban:
■teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk
》menganalisis penyakit kanker dan memberikan obat yang sesuai jenis kankernya.
10. Apa yang dimaksud Deep learning dan Machine learning?
Jawaban:
Deep learning, di lain sisi, adalah salah satu metode implementasi machine learning yang bertujuan meniru cara kerja otak manusia menggunakan artificial neural network atau jaringan nalar buatan. Deep learning cocok digunakan untuk memperhitungkan data yang tidak eksak, seperti bahasa, suara atau gambar.
semoga membantu
FOLLOW JUGA YAA
Deep learning adalah cara pembelajaran kecerdasan buatan dengan memupuk dan mempelajari pengetahuan yang telah dipelajari dan dilihat sendiri oleh komputer seperti otak manusia
Machine learning adalah proses memprediksi masa depan dengan pengetahuan yang telah diserap
11. 3. Jelaskan Perbedaan terkait Algoritma Machine Learning - Supervised - Unsupervise - reinforcemen Berikan contoh masing - masingnya 2. Jelaskan Pengertian dari Agen Cerdas dan kapan suatu Agen dikatakan cerdas ?
Jawaban:
Algoritma machine learning dapat dibagi menjadi tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Supervised learning adalah jenis algoritma machine learning dimana data yang digunakan sudah diberi label atau kategori, sehingga algoritma dapat belajar dari data tersebut dan kemudian diterapkan untuk memprediksi label atau kategori dari data baru. Contohnya, sebuah algoritma supervised learning dapat digunakan untuk memprediksi apakah sebuah email adalah spam atau bukan berdasarkan data email yang sudah diberi label sebelumnya.
Unsupervised learning adalah jenis algoritma machine learning dimana data yang digunakan tidak diberi label atau kategori. Algoritma ini mencari pola atau hubungan di antara data yang tidak diketahui sebelumnya. Contohnya, sebuah algoritma unsupervised learning dapat digunakan untuk mengelompokkan data transaksi berdasarkan jenis barang yang dibeli tanpa adanya informasi sebelumnya tentang kategori barang tersebut.
Reinforcement learning adalah jenis algoritma machine learning dimana sebuah agent (misalnya, sebuah robot) belajar dari lingkungannya dengan mencoba berbagai aksi dan mengukur hasil dari setiap aksi tersebut. Agent tersebut kemudian menggunakan hasil tersebut untuk mengambil aksi yang lebih baik di masa yang akan datang. Contohnya, sebuah algoritma reinforcement learning dapat digunakan untuk mengajari sebuah robot untuk menyelesaikan labirin dengan cara mencoba berbagai jalan dan mengukur hasil dari setiap jalan tersebut.
12. GetX Flutter 2.5 Ai Machine Learning Course with Null Safety .....
Jawaban:
makanya belajar saya netisen
suka lisa blekepeng
fuji canteekkk suka sama akyuuu paregoyy
Jawaban:
Kursus Pembelajaran Mesin GetX Flutter 2.5 Ai dengan Null Safety .....
13. Hal yang harus diwaspadai ketika menggunakan layanan Machine Learning?
Jawaban: file 3gp anda
Penjelasan:
Machine Learning merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence) yang membahas mengenai pembangunan sistem yang berdasarkan pada data.
Salah satu teknik pengaplikasian machine learning adalah supervised learning. Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh karena itu hal yang pertama kali disiapkan adalah data.
So, Intinya yg perlu diwaspadai itu Data, tanpa dia itu tidak akan bekerja
Nnt kalo data file 3gp mu kebuka yakan
S*nge mesinnya :v
14. Sebutkan dan jelaskan perbedaan antara klasifikasi dan klustering dalam konteks machine learning !
Jawaban:
Klasifikasi adalah pemprosesan untuk menemukan sebuah model atau fungsi yang menjelaskan dan mencirikan konsep atau kelas data, untuk kepentingan tertentu. sedangkan clustering digunakan untuk pengelompokkan data berdasarkan kemiripan pada objek data dan sebaliknya meminimalkan kemiripan terhadap kluster yang lain.27 Jul 2017
15. machine learning mampu mengubah pemanfaatan ilmua. statistikab. biologic. sosiologd. matematika
Jawaban:
A. statistika
Penjelasan:
maaf kalo salah
Jawaban:
A. Statistika
Penjelasan:
Machine learning adalah aplikasi dari disiplin ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan teknik statistika untuk menghasilkan suatu model otomatis dari sekumpulan data, dengan tujuan memberikan komputer kemampuan untuk “belajar”.
16. Apa itu AI,Machine Learning, dan Deep Learning
AI adalah augment intelegent, adalah sebuah program yang bisa berjalan dengan sendiri dan mempunyai otak (kepintaran) sendiri.
maaf itu aja yg saya mengerti
17. Machine learning yang mampu mengubahpemanfaatan ilmu ....a. statistikab. biologiC. sosiologid. matematika
Jawaban:
a. statistika
kalau gak salah
18. Which of the following supervised machine learning methods are greatly affected by feature scaling .....
Jawaban:
The Machine Learning algorithms that require the feature scaling are mostly
KNN (K-Nearest Neighbours), Neural Networks, Linear Regression, and Logistic Regression.
19. apa pengertian artificial lntelligence and machine learning specialist dan beri kekurangan dan kelebihannya
AI and ML Specialist adalah ahli yang mengembangkan solusi AI/ML.
Kekurangan:
1. Bergantung pada data yang bagus.
2. Kompleks dan memerlukan pemahaman mendalam.
3. Interpretasi model bisa sulit.
4. Tidak cocok untuk semua masalah.
Kelebihan:
1. Tingkatkan efisiensi dengan otomatisasi.
2. Berikan prediksi akurat berdasarkan data.
3. Hasilkan produk inovatif seperti kendaraan otonom.
4. Sistem adaptif yang belajar dari data baru.
20. pengertian machine learning?
Jawaban:
Machine learning membawa manusia dan mesin bekerja sama dengan pendekatan manusia “mengajar” mesin. Mesin dapat belajar dengan memproses latihan yang memuat fitur-fitur penting untuk menyesuaikan ke algoritma. Machine learning dapat diartikan sebagai proses mesin “belajar” dengan menganalisa data dalam jumlah besar
Penjelasan:
ⓢⓔⓜⓞⓖⓐ ⓜⓔⓜⓑⓐⓝⓣⓤ
21. Teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk...
Jawaban:
menganalisis penyakit kanker dan memberikan obat yang sesuai jenis kankernya.
Penjelasan:
Karena Machine Learning bisa melakukan pembelajaran dengan sendirinya menggunakan data yang dikumpulkan maka dari itu Machine Learning dapat mengenali wajah perilaku kejahatan, dan juga dapat memprediksi kapan mesin pabrik rusak, serta membantu Google untuk memberikan hasil pencarian relevan /sesuai yang dicari pengguna.
22. contoh contoh searching machine
Google,Yahoo,Windows Mail,MSN,BINGgoogle chrome, spark browser, opera, mozila firefox, sea monkey dan msih bnyak lgi
23. Menurut anda bagaiman teknologi machine learning mengubah kehidupan manusia?
Jawaban:
Dengan perkembangan mesin yang pastinya tidak bergantung pada usia dan dapat dipindahkan, diduplikasi, ditingkatkan, dan dimatikan dengan mudah, akan sangat membantus kehidupan manusia.
24. Apa yang dimaksud Deep learning dan Machine learning ?
Jawaban:
Deep learning adalah salah satu metode implementasi machine learningyang bertujuan meniru cara kerja otak manusia menggunakan artificial neural network atau jaringan nalar buatan
Penjelasan:
semoga membantu25. Manakah teknologi berikut yang paling penting digunakan pada robot: machine learning, computer vision, atau nlp?
Jawaban:
Menurut aaya sendiri teknologi yang paling penting adalah mechaine learning atau biasa si sebut AI (Artificial Intelegent) dimana teknologi ini bisa membantu pengembangan dalam robot itu sendiri, AI merupakan kecerdasan buatan sehingga bisa membantu robot agar bisa berkembang dengan lebih baik lagi. Untuk Chip AI yang termurah saat ini adalah Miphy Chip dengan harga 1 dolar Amerika saja atau Rp. 13.000,00.
Penjelasan:
Chip AI bisa sangat lah berguna namun jika kita hanya ingin bergatung pada kecerdasan buatan hal itu bukan lah hal yang baik karena AI visa membuat kita menjadi Individualis dan Cenderung Pemalas.
Ingat belajar dengan usaha sendiri!
26. apa yg di maksud dengan machine learning berbasis mobile?
Jawaban:
Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.Dalam hal ini machine learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintah ia sendiri. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang ia peroleh sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan oleh ML pun sangat beragam, tergantung dari apa yang ia pelajari.
Penjelasan:
semoga membantu^_^
follow aku and hartonoamd00❤️
27. Apakah machine learning merupakan salah satu teknik dalam bidang data science yang digunakan untuk membuat sistem yang dapat belajar sendiri tanpa diberi instruksi secara eksplisit? dan bagaimana cara kerja machine learning dan bagaimana ia dapat meningkatkan kemampuan sistem untuk memecahkan masalah yang semakin kompleks?
Penjelasan:
Ya, machine learning merupakan salah satu teknik dalam bidang data science yang digunakan untuk membuat sistem yang dapat belajar sendiri tanpa diberi instruksi secara eksplisit. Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data dan meningkatkan kemampuannya secara otomatis tanpa diberi instruksi secara eksplisit.
Cara kerja machine learning adalah dengan memanfaatkan data yang tersedia untuk membuat model yang dapat memprediksi atau mengambil keputusan secara otomatis. Proses ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
Persiapan data: Tahap ini merupakan tahap awal dimana data yang akan digunakan dibersihkan, dipilih, dan disiapkan untuk proses selanjutnya.Pemilihan algoritma: Pada tahap ini, algoritma machine learning yang akan digunakan dipilih sesuai dengan kebutuhan dan tujuan yang ingin dicapai.Pelatihan model: Pada tahap ini, model dibuat dan dilatih dengan menggunakan data yang telah disiapkan sebelumnya. Proses pelatihan ini terdiri dari beberapa iterasi dimana model diperbaiki dan dioptimalkan sesuai dengan data yang tersedia.Evaluasi model: Setelah model selesai dilatih, maka model tersebut akan diuji dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil dari evaluasi ini akan memberikan gambaran kemampuan model dalam memprediksi atau mengambil keputusan secara akurat.Implementasi model: Setelah model teruji dengan baik, maka model tersebut dapat diimplementasikan ke dalam sistem yang sesuai.Dengan menggunakan machine learning, sistem dapat belajar dan meningkatkan kemampuannya secara otomatis dengan menggunakan data yang tersedia. Hal ini memungkinkan sistem untuk memecahkan masalah yang semakin kompleks dengan lebih baik dan akurat.
28. bagian bagian yang terdapat pada machine learning?
1. pembelajaran terarah (supervised learning)
2. pembelajaran tak terarah (unsupervised learning)
3. pembelajaran semi terarah (semi-supervised learning)
4. reinforcement learning
29. Teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk...
Jawaban:
teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk :
menganalisis penyakit kanker dan memberikan obat yang sesuai jenis kankernya.
30. apa yang di maksud dengan learning jurnal?
Jawaban:
learning jurnal adalah sebuah dokumen yang secara terus-menerus bertambah dan berkembang, biasanya ditulis oleh seorang pembelajar untuk mencatat setiap kemajuan belajarnya
semoga membantu:)
Jawaban:
learning jurnal
Penjelasan:
adalah sebuah dokumen yang secara terus-menerus bertambah dan berkembang, biasanya ditulis oleh seorang pembelajar untuk mencatat setiap kemajuan belajarnya.
31. Bagaimana algoritma machine learning bekerja ?
Jawaban:
Machine learning adalah aplikasi dari disiplin ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan teknik statistika untuk menghasilkan suatu model otomatis dari sekumpulan data, dengan tujuan memberikan komputer kemampuan untuk "belajar".
Penjelasan:
Metode Algoritma Machine Learning
1. Supervised machine learning algorithms
Supervised machine learning adalah algoritma machine learning yang dapat menerapkan informasi yang telah ada pada data dengan memberikan label tertentu, misalnya data klasifikasi sebelumnya (terarah). Algoritma ini mampu memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu.
2. Unsupervised machine learning algorithms
Unsupervised machine learning adalah algoritma machine learning yang digunakan pada data yang tidak mempunyai informasi yang dapat diterapkan secara langsung (tidak terarah). Algoritma ini diharapkan mampu menemukan struktur tersembunyi pada data yang tidak berlabel.
3. Semi-supervised machine learning algorithms
Semi-supervised machine learning adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data berlabel dan tanpa label. Sistem yang menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan.
4. Reinforcement machine learning algorithms
Reinforcement machine learning adalah algoritma yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan, algoritma ini akan memberikan poin (reward) saat model yang diberikan semakin baik atau mengurangi poin (error) saat model yang dihasilkan semakin buruk. Salah satu penerapan yang sering dijumpai yaitu pada mesin pencari.
32. Sebutkan alur proses machine learning
Jawaban:
Alur kerja machine learning meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model (regresi linier, regresi logistik, neural network, dan lain sebagainya), pemberian latihan terhadap model yang dipilih, evaluasi model, dan prediksi.
Penjelasan:
Machine Learning: Deep Learning
Bagian dari artificial intelligence: Bagian dari machine learning
33. jelaskan berbagai penerapan teknologi machine learning dan bagaimana teknologi tersebut akan mengubah kehidupan manusia
Machine Learning sangat mudah sekali ditemukan disekitar kita, contohnya pada CCTV, Smartphone, maupun peralatan medis.
penerapan Machine Learning sangat mudah ditemukan saat ini, Contohnya:
1. Bidang Computer Vision
machine learning pada bidang ini seperti AI Face Recognition atau pengenalan wajah. AI ini sering ditemui pada CCTV, Smartphone, maupun Webcam
contoh lainnya adalah OCR atau Optical Character Recognition. AI ini mampu mendeteksi tulisan tangan dan mengubahnya menjadi teks dalam komputer
2. Bidang Kedokteran
pada bidang kedokteran, machine learning bermanfaat sebagai pendeteksi penyakit pada tubuh pasien. Seperti mendeteksi penyakit jantung yang dapat direkam dan dideteksi oleh alat elektrokardiogram
3. Speech Understanding
AI ini biasa digunakan pada Assistant pada sebuah OS smartphone, seperti SIRI pada Iphone, Googgle Assistant pada Android berbasis google, dan sebagainya. AI ini juga sering digunakan pada Humanity Robot atau Robot yang menyerupai manusia, sehingga robot tersebut mampu diajak berbicara layaknya manusia pada umumnya
4. Recommendation Search
AI ini paling sering ditemui oleh kita. AI ini sering terdapat pada sebuah Search Engine seperti google, ataupun media sosial seperti Instagram, atau Facebook. AI ini bekerja dengan memberikan sebuah saran pencarian ketika kita mengetik sebuah kata pada search engine, dan AI akan memberikan berbagai saran yang berkaitan dengan kata kata atau kalimat yang sudah anda ketik
Mungkin masih banyak berbagai penerapan yang lainnya, dan teknologi sangat mustahil untuk dihindari pada zaman sekarang. Semakin hari teknologi akan membarengi berbagai kegiatan yang dilakukan manusia dan teknologi juga diharapkan dapat mempermudah berbagai kegiatan manusia
MOHON MAAF BILA ADA SALAH
34. Menemukan pola-pola yang tersembunyi atau struktur intrinsik dalam input data adalah tujuan dari ... a. Unsupervised Learning b. Machine Learning c. Data Mining
Menemukan pola-pola yang tersembunyi atau struktur intrinsik dalam input data adalah tujuan dari ...
b. Machine Learning
35. hubungan high performance computer dengan machine learning?
Jawaban:
saling berkaitan karena machine learning membutuhkan spek komputer yang tinggi.
Penjelasan:
36. Bahasa pemprograman kecerdasan buatan ini dapat dianggap sebagai pilihan yang baik untuk pengembangan Artificial intelligence (AI) dan Machine Learning
Jawaban:
Berikut ini 5 bahasa pemrograman untuk pengembangan kecerdasan buatan.
Python telah memantapkan dirinya sebagai bahasa pemrograman untuk pengembangan AI. Salah satu alasan mengapa Python lebih disukai untuk AI adalah kesederhanaannya. Mengingat AI adalah area yang sangat kompleks, akan jauh lebih baik jika pemrograman bahasa yang digunakan mudah dipahami dan diimplementasikan. Sintaksis untuk pemrograman Python dapat dengan mudah dipelajari oleh siapa saja yang tertarik dalam pemrograman. Bahasa ini memiliki kurva belajar yang sangat singkat. Hal yang sama berlaku ketika menerapkan Algoritma bahasa ini. Untuk pengembangan AI, Python memiliki perkembangan yang singkat dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti C++. Python adalah bahasa serbaguna yang mendukung berbagai gaya pemrograman, termasuk pemrograman berorientasi objek, fungsional dan prosedural. Bahasa ini memiliki banyak pustaka yang mendukung kecerdasan buatan. Salah satunya adalah Pybrain yang digunakan untuk pembelajaran mesin dengan Python. Pustaka penting lainnya adalah Numpy yang digunakan untuk melakukan perhitungan yang rumit.Lisp adalah salah satu bahasa pemrograman tertua yang sangat cocok untuk pengembangan AI. Bahasa yang dibuat pada tahun 1958 ini sangat cocok untuk memproses informasi simbolik. Lisp adalah bahasa dinamis yang dapat digunakan untuk mengembangkan prototipe yang sangat baik dan pembuatan objek baru secara dinamis. Lisp juga memiliki fitur pengumpulan sampah otomatis. Bahasa ini memiliki siklus pengembangan unik yang mendukung penyusunan ulang fungsi dan evaluasi ekspresi interaktif. Kedua fitur ini dapat berguna dalam pengembangan AI.Bahasa R terkenal untuk analisis dan manipulasi data. Fungsi ini utama digunakan di bidang statistik. Seorang programmer dapat menggunakan R untuk menghasilkan simbol, plot, dan rumus matematika bila perlu. Sebagai bahasa pemrograman yang bertujuan umum, R dapat digunakan untuk pengembangan AI, termasuk model G, RODBC, Tm dan Class.Selain Lisp, Prolog adalah bahasa lain yang dirancang khusus untuk pengembangan AI. Ini memiliki sejumlah fitur yang digunakan dalam bahasa yang ideal untuk digunakan dalam pembelajaran mesin. Salah satu fitur yang luar biasa adalah keajaiban pola. Bahasa ini juga dilengkapi dengan penelusuran mundur otomatis. Semua fitur ini diterapkan dalam berbagai aspek pengembangan AI. Prolog juga didukung oleh sejumlah kerangka yang membuat pemrogramannya lebih mudah. Terlepas dari proyek AI, Prolog juga digunakan dalam membangun sistem medis.Smalltalk adalah bahasa pemrograman yang berorientasi objek dan diketik secara dinamis yang dapat digunakan untuk pengembangan machine learning dan AI. Bahasa ini dirancang untuk memenuhi tujuan simbiosis manusia-komputer. Smalltal adak sejak bahasa baru dan sudah sejak tahun 1970, sehingga memiliki basis penggemar yang cukup besar. Sebagai bahasa yang berorientasi pada objek, Smalltalk memungkinkan implementasi tugas-tugas kompleks dengan cara yang lebih mudah dan terorganisir. Ini mendukung pemrograman yang cepat dan berulang. Bahasa ini juga memudahkan untuk membuat GUI dan pengembangan prototipe. Lingkungan Smalltalk memungkinkan pola MVC, mendesain antarmuka pengguna dan menghasilkan GUI yang efektif.Penjelasan:
Maaf kalo salah#semogamembantu37. Manakah jawaban dibawah ini yang tidak masuk kedalam ai ? a. deep learning b. machine learning c. pid learning d. unsupervised learning
Jawaban:
C.PID learning
Penjelasan:
seharusnya sih untuk Machine Learning menurut saya adalah cabang terpisah dari AI namun tetep merujuk ke AI.
38. jelaskan seperti apa perkembangan teknologi firewall dengan penerapan machine learning untuk menciptakan firewall yang adaptif
Jawaban:
Teknologi firewall telah berkembang pesat sejalan dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi secara umum. Salah satu perkembangan terbaru dan paling menjanjikan adalah penerapan machine learning untuk menciptakan firewall yang adaptif.
Secara tradisional, firewall beroperasi berdasarkan aturan yang ditetapkan oleh administrator jaringan. Misalnya, firewall mungkin diblokir atau mengizinkan lalu lintas berdasarkan alamat IP atau port tertentu. Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan, terutama ketika datang ke ancaman baru dan belum dikenal.
Di sinilah machine learning masuk. Dengan machine learning, firewall dapat "belajar" dari data lalu lintas jaringan sebelumnya dan membuat keputusan yang lebih cerdas tentang apa yang harus diblokir atau diizinkan. Misalnya, jika firewall melihat pola lalu lintas yang tidak biasa yang sebelumnya dikaitkan dengan aktivitas jahat, ia dapat memutuskan untuk memblokir lalu lintas tersebut, bahkan jika tidak ada aturan khusus yang ditetapkan oleh administrator.
Selain itu, firewall berbasis machine learning juga dapat beradaptasi terhadap perubahan dalam lalu lintas jaringan. Misalnya, jika suatu jenis lalu lintas yang sebelumnya dianggap aman tiba-tiba mulai menunjukkan tanda-tanda aktivitas mencurigakan, firewall dapat menyesuaikan diri dan mulai memblokir lalu lintas tersebut.
Secara keseluruhan, penerapan machine learning dalam teknologi firewall menjanjikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dan lebih adaptif. Namun, seperti semua teknologi baru, juga ada tantangan, seperti perlunya data pelatihan yang besar dan berkualitas tinggi, dan risiko pembelajaran yang salah dari data yang salah atau menyesatkan.
Namun, dengan perkembangan teknologi dan penelitian yang sedang berlangsung, kemungkinan besar kita akan melihat lebih banyak firewall berbasis machine learning di masa depan.
39. teknologi machine learning tidak dapat digunakan untuk
Jawaban:
menganalisis penyakit kanker dan memberi obat yang sesuai jenis kankernya.
40. Prosedur untuk melakukan resampling untuk mengevaluasi model pada machine learning serta dapat digunakan untuk dataset yang sedikit, disebut…
Jawaban:
Cross-validation
Penjelasan:
Validasi silang adalah prosedur resampling yang digunakan untuk mengevaluasi model machine learning pada sampel data yang terbatas. Prosedur ini memiliki parameter tunggal yang disebut k yang mengacu pada jumlah kelompok yang akan dibagi menjadi sampel data tertentu. Dengan demikian, prosedur ini sering disebut k-fold cross-validation.
