Model & Prediksi Data
Shaquilla Audrey Roselynn (31) - XI BHS
Jawablah pertanyaan berikut dengan benar!
1. Jelaskan perbedaan unsupervised dan supervised learning!
Perbedaan yang paling mendasar terletak pada bagaimana algoritma komputer bekerja dalam masing-masing pendekatan. Pada supervised learning, algoritma dilatih terlebih dulu baru bisa bekerja. Sedangkan algoritma komputer unsupervised learning telah dirancang untuk bisa langsung bekerja walaupun tanpa dilatih terlebih dulu.
KEGUNAAN :
Supervised learning akan membantu untuk mengumpulkan atau memproduksi output data dari pengalaman yang sudah pernah terjadi.
Unsupervised learning lebih sering digunakan untuk menemukan seluruh pola yang tidak dikenal dalam data.
Contoh penerapan yang sudah sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah prediksi waktu pada peta digital. Saat menggunakan peta digital untuk mencari rute menuju lokasi tertentu, sistem akan mencantumkan prediksi waktu tempuh. Padahal, Anda belum pernah berkendara ke lokasi tersebut.
PROSES KERJA:
Pada model supervised learning, Anda akan mendapatkan variabel data input dan output. Namun, hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan tersebut, Anda hanya akan mendapatkan data input.
PROSES BELAJAR:
Pada supervised learning, algoritma komputer melakukan pembelajaran secara offline sebelum menghadapi data. Artinya, komputer โdibekaliโ sejumlah materi tertentu agar nanti dapat mengenali data dengan mudah. Hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan ini, algoritma komputer mempelajari data secara real-time. Itu artinya, ketika komputer berhadapan dengan data, pada saat itu juga, komputer belajar mengenali data.
2. Jelaskan perbedaann model data berdasarkan objek dan model data berdasarkan record!
- Jenis Model data berbasis objek / Object Based Data Model (OBDM)
Model data berbasis objek menggunakan konsep entitas, atribut dan hubungan antar entitas, terdiri dari Entity Relationship modelo Binary modelo Semantik data model - Jenis Model data berbasis record / Record Based Data Model (RBDM)
Model ini berdasarkan pada record untuk menjelaskan kepada user tentang hubungan logic antar data dalam basis data
3. Apakah yang dimaksud dengan estimasi dan berikan contohnya!
Estiminasi adalah suatu metode untuk memperkirakan sesuatu, atau dalam kata lain dimana kita dapat memperkirakan sebuah populiasi (parameter) dengan memakai nilai sampel (statistik)
Contohnya:
- Saat kita melakukan sebuah kegiatan yang membutuhkan anggaran dana
- Proyek yang di kerjakan dengan batasan waktu tertentu.
https://brainly.co.id/tugas/45196631
4. Apakah yang dimaksud dengan klasifikasi dan berikan contohnya!
Klasifikasi adalah pengaturan sistematis dalam pembagian atau pengelompokan hal berdasarkan kesamaan sifatnya.
contoh klasifikasi dalah klasifikasi makhluk hidup, klasifikasi burung berdasarkan morfologi paruhnya, klasifikasi golongan darah, klasifikasi seni lukis berdasarkan alirannya, klasifikasi jenis-jenis olah raga bola besar, hingga klasifikasi sumber daya suatu negara.
https://www.kompas.com/skola/read/2021/04/20/152718769/ilmu-pengetahuan-logika-contoh-analisis-klasifikasi-dan-definisi?page=all.
5. Apakah yang dimaksud dengan clustering dan berikan contohnya!
Clustering adalah pengelompokan data berdasarkan kesamaan dan perbedaannya dengan yang lain berdasarkan variabel atau feature tertentu.
Beberapa contohnya adalah:
- Segmentasi pasar: memahami karakteristik konsumen/ calon konsumen, misal berdasarkan usia dan pengeluaran.
- Segmentasi gambar: untuk aplikasi pengenalan objek
- Social Network Analysis (SNA): mengelompokkan tweet atau profile berdasarkan opininya terhadap suatu kasus.
- Taksonomi: dalam biologi, analisis klaster adalah alat yang penting untuk klasifikasi organisme.
- Medis: identifikasi pasien yang memiliki penyakit dengan penyebab yang sama atau pasien yang harus menerima pengobatan yang sama.
Komentar
Posting Komentar