Bangkit - Introduction Machine Learning

Apa yang dimaksud dengan Machine Learning?

• Sebuah metode untuk menggantikan pekerjaan manusia dengan mesin

• Kemampuan mesin untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman.

• Sebuah algoritma khusus untuk menghitung matematika.

• Proses manual dalam analisis data.

Apa tujuan utama dari Linear Regression dalam Machine Learning?

• Klasifikasi data menjadi dua kategori.

• Memprediksi nilai kontinu berdasarkan variabel independen.

• Mengidentifikasi outlier dalam data.

• Mengelompokkan data berdasarkan kemiripan.

Apa yang digunakan untuk mengukur kinerja model Linear Regression?

• Akurasi

• F1-Score

• Mean Absolute Error (MAE)

• Precision

Apa tujuan utama dari Logistic Regression dalam Machine Learning?

• Memprediksi nilai berdasarkan variabel independen.

• Klasifikasi data menjadi dua kategori.

• Mengelompokkan data berdasarkan kemiripan.

• Mengidentifikasi outlier dalam data.

Apa yang digunakan untuk mengukur kinerja model Logistic Regression dalam klasifikasi?

• R-squared (R2)

• F1-Score

• Root Mean Square Error (RMSE)

• Mean Absolute Error (MAE)

Apa yang dimaksud dengan overfitting dalam konteks Machine Learning?

• Model tidak mampu memprediksi dengan baik pada data pelatihan.

• Model memiliki terlalu banyak fitur.

• Model tidak memiliki cukup kompleksitas.

• Model terlalu sesuai dengan data pelatihan tetapi tidak generalisasi dengan baik pada data baru.

"_____ Learning" dalam Machine Learning adalah model yang mengambil keputusan berdasarkan serangkaian aturan logika? (Isi titik kosong)

• Deep Learning

• Reinforcement Learning

• Rule-based Learning

• Neural Network Learning