Kuis Machine Learning-UNSADA

Untuk memilih metode yang paling baik untuk memecahkan suatu masalah tertentu, diperlukan suatu analisa masalah. Dalam menganalisa suatu masalah perlu mengetahui beberapa karakteristik masalah, diantaranya adalah:

• A. Apakah masalah dapat dipilah-pilah (decompose- able) menjadi sejumlah sub-masalah independent yang lebih kecil atau lebih mudah ?

• B. Apakah ruang lingkup pembicaraan masalah dapat diperkirakan ?

• C. Apakah solusi masalah yang baik telah dibandingkan dengan semua solusi yang dimungkinkan ?

• D. a, b dan c benar

Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan lainnya. Disebut :

• A. Search

• B. Inference Engine

• C. Knowledge Base

• D. BFS

Machine learning adalah?

• mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya.

• sebuah system pembelajaran dalam menciptakan sesuatu inovasi.

• system pembelajaran untuk membuat mesin dan komponen-komponen pengeraknya.

yang merupakan teknik pembelajaran Machine learning adalah?

• Supervised learning

• vised learning

• unvised learning

• data base learning

Untuk memastikan efisiensi model yang terbentuk, data akan dibagi menjadi data?

• data pembelajaran dan data pengujian

• data analisis dan data output

• Data kongjungsi dan data ilmiah

data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui jawaban atau output yang benar adalah machine learning tipe ?

• Supervised learning

• Semi-supervised learning

• Unsupervised learning

• Reinforcement Learning

teknik belajar yang di harapkan dapat membantu menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data yang tidak memiliki label adalah ?

• Unsupervised Learning

• Supervised Learning

• Reinforcement Learning

• Unsupervised learning

apa perbedaan machine learning dengan Artificial Intelligence ?

• Machine learning secara sederhana bekerja untuk membuat keputusan.

• Artificial intelligence meniru kemampuan manusia untuk sistem. machine learning mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar.

• Machine learning meniru kemampuan manusia. Artificial intelligence mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar.

• machine learning tidak berfokus pada pembelajaran atas input data.

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

Machine Learning dapat digunakan untuk:

• Memprediksi hasil berdasarkan data historis

• Mengubah batu menjadi emas

• Menggambar lukisan abstrak

• Membuat kue coklat