1. Trend Teknologi 2022
·
Kecerdasan
Buatan (Artificial Intelligence)
·
Cloud
Computing
·
Blockchain
·
Cyber
security
·
IoT
·
5G
Network
·
Quantum
Computing
·
Big
Data dan Analytics
·
Augmented
Reality dan Virtual Reality
·
Robotika
2. Data dan Informasi
a. Data
·
Dalam
dunia komputer data adalah segala sesuatu yang dapat disimpan dalam memori
menurut format tertentu.
·
Data
merupakan komponen dasar dari informasi yang akan diproses lebih lanjut untuk
menghasilkan informasi.
b. Informasi
·
Infomasi
adalah hasil proses atau hasil pengolahan data meliputi : Hasil gabungan, hasil
analisa, hasil penyimpulan, dan hasil pengolahan system informasi
komputerisasi.
·
Informasi
adalah segala sesuatu yang ditampilkan oleh komputer dalam sebuah media
penampil tersebut diatas, biasanya sebagai hasil dari sebuah proses komputasi.
c. Perbedaan data dan informasi
·
Data
lebih cenderung ke penjelasan singkat atau sebuah gagasan yang belum
menjelaskan sebuah peristiwa atau hasil kegiatan, data juga tidak bisa
digunakan untuk pengambilan keputusan sedangkan informasi adalah hasil
pengolahan dari data yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
·
Data
terkadang tidak dapat digunakan dan diterima oleh akal pikiran penerima,
sedangkan informasi dapat berguna dan dapat diterima oleh akal pikiran
penerima.
·
Data
mempunyai lingkup lebih detail dan bersifat teknis, sedangkan informasi
menghasilkan penjelasan yang dapat dipakai untuk mengambil keputusan. Data
penjualan misalnya merupakan penjelasan yang bersifat mentah, tetapi informasi
penjualan per bulan akan dipakai oleh manajemen untuk mengambil suatu
keputusan.
3. Hystory of Machine Learning
·
Tahun
1920-an Thomas Bayes dan Andrey Markov mengemukakan dasar-dasar machine
learning dan konsepnya.
·
Contoh
machine learning di era 90an Deep Blue
yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996.
4. Apa itu Machine Learning ?
Machine Learning adalah suatu bidang studi yang memberikan komputer
kemampuan untuk belajar tanpa harus di program secara explisit. Prinsip ini
menirukan cara belajar manusia. Manusia belajar melalui informasi yang di
terima oleh guru, orang tua, lingkungan, dan lain sebagainya yang pada akhirnya
akan membuat manusia dapat bertindak sesuai pengalaman yang pernah diajarkan
atau dilakukan sebelumnya.
5. Bagian Artificial Intelligence
Didalam nya terdapat Machine Learning (ML) dan Natural Languange Processing (NLP)
6. Contoh Implementasi Machine Learning
selain di slide
·
Virtual
Personal Assistants
·
Image
Recognition
·
Quality
Control dengan Machine Learning dan anomali detection
·
Data
Integration
·
Pendiagnosis
penyakit
7. Pendekatan Machine Learning
·
Supervised
learning
Contohnya gambar unggas di tag “Unggas” di tiap masing masing image
unggas dan gambar mamalia di tag “mamalia” di tiap masing gambar mamalia.
Machine learning kategori dapat berupa clasification (“unggas”, “mamalia”,
“invertebrata”, dsb)
·
Unsupervised
learning
Unsupervised learning tidak menggunakan label dalam memprediksi target
feautures / variable. Melainkan menggunakan ke samaan dari attribut attribut
yang dimiliki. Jika attribut dan sifat sifat dari data data feature yang
diekstrak memiliki kemirip miripan, maka akan dikelompok kelompokan
(clustering)
·
Reinforcement
learning
Algoritma ini dimaksudkan untuk membuat komputer dapat belajar sendiri
dari lingkungan (environtment) melalui sebuah agent. Jadi komputer akan
melakukan pencarian sendiri (self discovery) dengan cara berinteraksi dengan
environment
·
Deep
learning
metode pembelajaran yang dilakukan oleh mesin dengan cara meniru
bagaimana sistem dasar otak manusia bekerja. Sistem dasar otak manusia bekerja
ini disebut neural networks. deep learning disebut menggunakan artificial
neural networks yang dengan kata lain menggunakan ‘neural networks buatan’.
0 Comments