Once You Visit My Blog You'll Have Another Visit

Kamis, 21 Mei 2020

MK Kapita Selekta | ngabuburIT 13/05/20

Speaker: Ali Akbar Septiandri
Title: Machine Learning - Pendekatan Membuat Mesin Bisa Berpikir

Apa itu machine learning? Kenapa menjadi penting saat ini?
Pada tahun 1950an, Alan Touring (bapak computer science) mengajukan sebuah pertanyaan, "bisa gak mesin berpikir?" dan ternyata untuk menjawab pertanyaan kita harus mendefinisikan dahulu masing-masingnya. Apa itu mesin dan thinking.

Mesin: komputer
Thinking: masih menjadi pertanyaan sampai saat ini. Apakah selalu rasional atau tidak? Kenyataannya tidak, karena keputusan yang diambil manusia tidak selalu rasional.
Machine learning: sebuah mesin yang diberi data untuk bisa membentuk model matematis. Model matematisnya seperti apa? Seperti fungsi persamaan kuadrat dll. Bedanya persamaan tersebut ditemukan dari datanya, bukan kita yang memberikan datanya (machine learning). Ketika sudah melihat pola tertentu maka mesin akan mengetahuinya. Jika tidak ada pola tersebut berarti bukan apa-apa. Namun pola tersebut dipelajari dari datanya, bukan manusia yang mendefinisikan. Itu yang membuat tugas machine learning 'challenging'. Machine learning banyak trial and errornya, namun seringkali yang ditangkap oleh media pasti kasus yang berhasil saja.

PERAN: terbagi menjadi 3:

SUPERVISED: pola yang membutuhkan label, dalam arti mesin mengetahui nilai yang paling benar.
-Prediksi harga saham: harapannya dengan prediksi harga pasar, agar mendapat uang sebanyak-banyaknya.
-Klasifikasi spam: komentar di Instagram.
-Deteksi objek: membaca, memahami dan melihat objek tertentu, diimplementasikan dengan sebuah angka pixel.

UNSUPERVISED: tidak membutuhkan label, dalam arti tidak ada benar atau salah. Lebih susah untuk didefinisikan nilai kebenarannya.
-Meniru gaya lukisan: berangkat dari pertanyaan "bisa gak ya machine learning mengidentifikasikan sesuatu yang artistik?".

REINFORCEMENT: berbeda dengan 2 jenis di atas. Melatih mesin sembari berjalan atau mencoba. Tidak biss ditinggalkan. Setiap kali ia melakukan kebenaran harus diberi 'reward', sebaliknya jika salah harus 'dihukum'. Maka dari itu disebut reinforce.
-Asisten virtual: bagaimana caranya asisten virtual membangun dialog untuk membuat keputusan.




Tidak ada komentar:

Posting Komentar