NEW
Font size
WorksheetsAlgoritma dan Modelling Machine Learning
Total questions: 10
Worksheet time: 10mins
Artificial Intelligence is:
Any technique that enables computers to mimic human behavior
Ability to learn without explicitly being programmed
Extract patterns from data using neural networks
Ability to work without explicitly being programmed
Extract algorithm from data using neural networks
Dibandingkan dengan pendekatan tradisional, pendekatan machine Learning mempunyai:
Study the problem
Train Algorithm
write rules
Analyze errors
Evaluate solution
Terkait dengan banyak data yang diolah, Machine Learning mengolah data terhadap
sample data 30% dari seluruh data
sample data 50% dari seluruh data
sample data 70% dari seluruh data
sample data 90% dari seluruh data
seluruh data
Salah satu tipe / kategori Machine Learning:
Revised Learning
Unrevised Learning
Vision Learning
Supervised Learning
Over vision Learning
Dalam Classical Machine Learning, sub kategori Clustering termasuk pada kategori:
Revised Learning
Unrevised Learning
Vision Learning
Unsupervised Learning
Over vision Learning
Metode K Nearest Neighbors (KNN) termasuk sub kategori:
klasifikasi
klasterisasi
Regresi
Asosiasi
Reduksi dimensionalitas
Metode K Nearest Neighbors (KNN) memperhitungkan:
Waktu
Besaran Objek
Jarak
Kecepatan
Percepatan
Dalam perhitungan umum di KNN sering digunakan formula berikut kecuali:
Mahattan Distance
Minkowski Distance
Cosine Similarity
Sine Similarity
Chebyshev Distance
Dalam perhitungan umum di KNN untuk data kategorik sering digunakan formula:
Mahattan Distance
Minkowski Distance
Jaccard Similarity
Sine Similarity
Chebyshev Distance
Dalam perhitungan umum di KNN untuk data kategorik, kategori data harus diukur berdasarkan:
warna kategori
bobot kategori
tipe kategori
asal kategori
jarak kategori
