Episode ini saya tulis agak pelan-pelan, karena topiknya ternyata yang paling menentukan berhasil-tidaknya proyek machine learning: data dan fitur. Semua tutorial bikin seolah bagian serunya itu memilih algoritma. Pengalaman membaca-baca praktisi (dan sedikit eksperimen sendiri) bilang lain: 80 persen pekerjaan aslinya ada di sini.
Belajar AI #4: Data & Fitur — Bahan Bakar Machine Learning Lanjutkan membacaLanjutan catatan belajar AI saya. Di episode sebelumnya kita sudah sepakat definisi kerja AI, sekarang waktunya membahas istilah yang paling sering tertukar: machine learning. Dulu saya pikir AI dan ML itu sinonim. Ternyata tidak — dan memahami hubungan serta tiga paradigma di dalamnya bikin peta belajar saya jauh lebih jelas.
Belajar AI #3: Machine Learning — Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning Lanjutkan membacaDi episode pertama saya menelusuri sejarah AI — kenapa dia sempat “mati” dua kali lalu bangkit lagi. Sekarang saatnya masuk materi yang sesungguhnya. Dan seperti belajar hal baru lainnya, saya mulai dari pertanyaan paling dasar: sebenarnya apa itu AI? Terdengar remeh, tapi begitu saya coba menjawabnya dengan kalimat sendiri, saya tersadar bahwa selama ini saya cuma ikut-ikutan memakai istilahnya tanpa benar-benar paham.
Belajar AI #2: Apa itu AI? Definisi, ANI/AGI/ASI, dan Contoh di Kehidupan Sehari-hari Lanjutkan membaca
Komentar Terbaru