ML Basic 1

Apa itu Machine Learning?

• Sebuah metode untuk mengembangkan perangkat keras komputer

• Pendekatan untuk mengajar mesin agar dapat belajar dari data

• Algoritma untuk mengedit video

• Teknik untuk mengoptimalkan jaringan komputer

Apa yang dimaksud dengan supervised learning?

• Pembelajaran yang dilakukan tanpa data label

• Pembelajaran yang diawasi oleh manusia setiap saat

• Pembelajaran dengan menggunakan data yang sudah dilabeli

• Pembelajaran yang dilakukan oleh robot

Apa itu unsupervised learning?

• Pembelajaran dengan data yang dilabeli

• Pembelajaran tanpa menggunakan data apapun

• Pembelajaran dengan data yang tidak dilabeli

• Pembelajaran yang hanya menggunakan data gambar

1. Algoritma mana yang digunakan oleh Pak Daniel kemarin dalam memprediksi Employbility ?

• K-means

• Decision Tree

• Linear Regression

• Principal Component Analysis

1. Algoritma mana yang digunakan oleh Mas Yoga kemarin dalam memprediksi Nilai Ujian?

• K-means

• Decision Tree

• Linear Regression

• Linear Regression

Apa itu overfitting dalam machine learning?

• Model yang sangat cocok pada data pelatihan tetapi berkinerja buruk pada data baru

• Model yang tidak cocok pada data pelatihan maupun data baru

• Model yang bekerja dengan sempurna pada semua data

• Model yang terlalu sederhana untuk data yang ada

1. Apa yang dimaksud dengan model dalam machine learning?

• Sebuah program yang dapat bermain game

• Struktur matematika/ algoritma yang memetakan input ke output berdasarkan data

• Perangkat keras untuk menjalankan algoritma

• Metode untuk mempercepat komputasi

1. Apa langkah pertama dalam proses machine learning?

• Pemilihan model

• Pengumpulan data

• Evaluasi model

• Pengujian model

Apa tujuan dari data training dalam machine learning?

• Menguji kinerja model

• Mengajarkan model pola dari data

• Mengumpulkan data

• Mengevaluasi model

1. Apa yang dimaksud dengan data testing pada Machine Learning ?

• Data yang digunakan untuk melatih model

• Data yang digunakan untuk menguji kinerja model setelah pelatihan

• Data yang digunakan untuk membersihkan model

• Data yang digunakan untuk mempercepat pelatihan