Kecerdasan Buatan

1.       Sebutkan tugas-tugas yang dapat dikerjakan dengan Machine Learning!

• kasifikasi

• regresi

• clustering

•   Planning

2.       Algoritma yang banyak digunakan dalam Deep Learning adalah

• Artificial Neural Network

• SVM

• Regresi Logistik

• K-Means Clustering

3.       Machine Learning merupakan gabungan dari ilmu

• Statistika

• Artificial Intelligence

• IoT

• Kalkulus

4.       Reinforcement Learning merupakan model Machine Learning yang belajar dengan cara

• Menemukan pola dan informasi yang sebelumnya tidak berlabel

•       Mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan data

• Menggunakan trial-error untuk mendapatkan reward

• Membuat asosiasi di antara objek data

5.       Pada Artificial Neural Network terdapat lapisan yang dapat terdiri dari satu maupun lebih lapisan berdasarkan kompleksitas tugasnya, disebut

• Missing values

• Hidden layer

• Hidden object

• Input

6.       Tahapan pada Machine Learning setelah dibentuk model adalah

• Prediksi

• Pemilihan algoritma

• Preprocessing data

• Input data baru

7.       Contoh penggunaan Reinforcement Learning

• Deteksi penipuan

• Prediksi harga rumah

• Analisis sentiment

• Self-driving car

8.       Contoh fungsi untuk memanggil data pada Jupyter Notebook

• np.array ([1, 4, 6, 8])

• pd.read_csv (“Risk.csv”)

• pd.DataFrame (data)

• np.arange (100,125,5)

9.       Sebutkan 3 macam model Training AI

• Training via data set

• Training via simulation

• Training via prediction

• Training via demonstration

10.   Contoh training model AI via simulation

• CGI dalam industri film

• Memprediksi pinjaman nasabah ditolak atau diterima

•      Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan

• Sistem rekomendasi