ML Telyu 01-Machine Learning Problem

Mana yang bukan merupakan esensi Machine Learning?

• Adanya pola dalam data.

• Kita tidak dapat menggambarkannya secara matematis (tanpa solusi analitis).

• Adanya data yang tersedia.

• Adanya aturan/rules yang tersedia

Apa yang dimaksud dengan Supervised Learning dalam Machine Learning?

• Pembelajaran dengan menggunakan labeled example.

• Mencari pola dalam data tanpa informasi keluaran yang benar.

• Pembelajaran dengan feedback dan kesalahan.

• Pembelajaran tanpa data.

Apa yang dimaksud dengan Unsupervised Learning dalam Machine Learning?

• Pembelajaran dengan menggunakan labeled example.

• Mencari pola dalam data tanpa informasi label yang benar.

• Pembelajaran dengan feedback dan kesalahan.

• Pembelajaran tanpa data.

Apa yang dimaksud dengan "overfitting" dalam Machine Learning?

• Pembelajaran dengan menggunakan labeled example.

• Model yang memiliki kompleksitas yang tepat dan dapat menggeneralisasi dengan baik.

• Model yang terlalu kompleks dan mampu mengingat setiap detail dalam data pelatihan.

• Model tidak dapat memahami tren dalam data pelatihan dengan baik

Ketika masalah dalam Discriminative Supervised Learning melibatkan pengelompokan data menjadi kategori berdasarkan label yang bersifat kualitatif, ini disebut...

• Koreksi

• Regresi

• Klasifikasi

• Resesi

Ketika masalah dalam Discriminative Supervised Learning melibatkan prediksi nilai yang bersifat kontinu berdasarkan data, ini disebut...

• Resesi

• Regresi

• Klasifikasi

• Koreksi

Bagaimana teknik yang digunakan dalam Discriminative Supervised Learning? (Pilih lebih dari satu jawaban. Poin soal 4!)

• Dengan menggunakan algoritma untuk mencari fungsi yang mendekati.

• Dengan menggunakan algoritma untuk mencari fungsi yang eksak.

• Mencoba semua algoritma yang tersedia.

• Membuat himpunan hipotesis yang potensial memiliki solusi yang mendekati.