
Pertemuan 6 DWBI
Authored by Bhumi RIDAN
Computers
University
Used 3+ times

AI Actions
Add similar questions
Adjust reading levels
Convert to real-world scenario
Translate activity
More...
Content View
Student View
10 questions
Show all answers
1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Pembelajaran dengan guru, data set memiliki target/label/class...
Supervised learning
unsupervised learning
semi supervised learning
dataset learning
Transfer learning
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Algoritma data mining mencari pola dari semua variable (atribut)
Supervised learning
unsupervised learning
semi supervised learning
dataset learning
Transfer learning
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Metode data mining yang menggunakan data dengan label dan tidak berlabel sekaligus dalam proses pembelajarannya
Supervised learning
unsupervised learning
semi supervised learning
dataset learning
Transfer learning
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Proses Data Mining adalah...
Metode - Pengetahuan - Himpunan Data
Metode - Himpunan Data - Pengetahuan
Himpunan Data - Pengetahuan - Metode
Himpunan Data - Metode – Pengetahuan
Himpunan Data - Proses - Pengetahuan
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Proses penemuan model (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui...
Klasifikasi
Klustering
Estimasi
Assosiasi
Prediction
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Yang membedakan antara Machine learning dengan ES dari segi perolehan pengetahuan adalah:
Bukan mengandalkan para ahli (dan kemauan mereka), namun ML bergantung pada fakta sejarah
ML membantu dalam menemukan pola data
Proses belajar dari pengalaman
Kombinasi dari banyak proses kognitif yang rumit
Prosedur khusus yang terkait dengan mengamati
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Dibawah ini yang bukan merupakan konsep dan definisi Machine Learning adalah...
Sebagian besar algoritma data mining (estimation, prediction/forecasting, classification) adalah supervised learning
Beberapa perilaku ML dapat menantang kinerja pakar manusia (mis., Bermain catur)
Tidak ada klaim bahwa pembelajaran mesin dapat diterapkan dengan cara yang benar-benar kreatif
Sistem ML tidak berlabuh dalam teori formal apa pun (mengapa mereka berhasil atau gagal tidak jelas)
Keberhasilan ML sering dikaitkan dengan manipulasi simbol (bukan hanya informasi numerik)
Access all questions and much more by creating a free account
Create resources
Host any resource
Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Microsoft
or continue with
%20(1).png)
Apple
Others
Already have an account?