Machine Learning adalah ilmu membuat komputer bertindak tanpa diprogram secara eksplisit. Selama dekade terakhir, pembelajaran mesin telah memberi kita mobil yang dapat mengemudi sendiri, pengenalan ucapan praktis, pencarian web yang efisien, dan pemahaman yang luas tentang genom manusia. Pembelajaran mesin sangat umum saat ini sehingga Anda mungkin menggunakannya puluhan kali sehari tanpa menyadarinya.

1. Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Pemrograman Tradisional

1. Pemrograman Tradisional: Menjalankan data dan program pada komputer untuk menghasilkan output.

2. Machine Learning: Menjalankan data dan output pada komputer untuk membuat program. Program ini dapat digunakan untuk pemrograman tradisional.

2. Elemen Kunci Pembelajaran Mesin

Ada puluhan ribu algoritme Pembelajaran Mesin saat ini, dan ratusan algoritme baru dikembangkan setiap tahun.

Setiap algoritma Pembelajaran Macine terdiri dari tiga bagian.

Representasi: Bagaimana merepresentasikan pengetahuan.

Termasuk Pohon Keputusan

Set Aturan, Instance

Model Grafis

Jaringan Saraf

Mendukung Mesin Vektor

Model ansambel, dll.

Evaluasi: Sebuah metode untuk mengevaluasi solusi kandidat (hipotesis).

ketepatan

prediksi dan ingat

kesalahan kuadrat

Kemungkinan

Probabilitas posterior

biaya

Batas

divergensi entropi kL

Optimasi: Cara program kandidat dihasilkan disebut proses pencarian.

optimasi kombinatorial

Pengoptimalan cembung

optimasi terbatas

3. Jenis Pembelajaran Mesin

Ada empat jenis Machine Learning()

1. Pembelajaran yang diawasi

2. Pembelajaran tanpa pengawasan

3. Teori Pembelajaran , Pembelajaran semi-diawasi 

4. Pembelajaran penguatan

Karena tidak ada kategorisasi yang jelas dari contoh algoritma pembelajaran, tidak ada cara langsung untuk membedakan pembelajaran tanpa pengawasan dari pembelajaran terawasi dan pembelajaran penguatan, sebuah fitur.