Quiz tentang Machine Learning untuk Konservasi

Apa yang dimaksud dengan Machine Learning?

• Metode pengambilan keputusan tradisional

• Sistem yang tidak memerlukan data

• Teknik pengolahan data manual

• Subbidang dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan algoritma

Apa yang menjadi faktor kunci dalam penerapan Machine Learning di industri?

• Pengolahan data secara manual

• Ketersediaan data besar

• Keterampilan manual

• Penggunaan perangkat keras yang mahal

Apa yang dimaksud dengan Supervised Learning?

• Model yang hanya menggunakan data acak

• Model yang tidak memerlukan evaluasi

• Model yang tidak memerlukan data

• Model dilatih menggunakan data yang telah diberi label

Apa contoh algoritma yang digunakan dalam Supervised Learning?

• Analisis Komponen Utama

• Hierarchical Clustering

• Regresi Linier

• K-Means Clustering

Apa tujuan dari Unsupervised Learning?

• Menemukan pola dalam data tanpa label

• Memprediksi hasil berdasarkan data yang telah dilabeli

• Membuat keputusan berdasarkan data yang tidak terstruktur

• Menghapus data yang tidak relevan

Apa yang dilakukan pada tahap Pra-Proses Data?

• Membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis

• Membuat model prediktif

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber

• Menghitung akurasi model

Apa yang dimaksud dengan evaluasi model dalam Machine Learning?

• Menghitung seberapa baik model dapat memprediksi data baru

• Mengumpulkan data baru

• Menghapus data yang tidak relevan

• Membuat keputusan berdasarkan data

Apa yang menjadi tantangan utama dalam penerapan Machine Learning?

• Keterampilan pengguna

• Biaya pengembangan

• Ketersediaan perangkat keras

• Kualitas data

Apa yang dimaksud dengan analisis biodiversitas menggunakan Machine Learning?

• Proses mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan fitur

• Pengumpulan data dari survei lapangan

• Penggunaan sensor untuk mengumpulkan data

• Membuat model prediktif untuk spesies

Apa yang menjadi fokus utama dari Machine Learning dalam konservasi?

• Mengurangi biaya operasional

• Meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan

• Menggunakan metode tradisional

• Meningkatkan jumlah data yang tidak relevan