334
Apa definisi dari pembelajaran mesin?
Jenis kecerdasan buatan yang melibatkan algoritma pelatihan untuk mengenali pola dalam data.
Bahasa pemrograman yang digunakan untuk pengembangan web.
Sistem operasi yang digunakan untuk komputasi ilmiah.
Sistem manajemen basis data untuk pemrosesan data skala besar.
Apa tujuan dari pembelajaran mesin?
Untuk memungkinkan mesin berpikir dan belajar seperti manusia.
Untuk mengotomatiskan tugas yang berulang.
Untuk membuat mesin lebih cepat dan efisien.
Untuk membuat bahasa pemrograman baru.
Apa saja tiga jenis pembelajaran mesin?
Diawasi, tidak diawasi, dan diperkuat.
Sintaksis, semantik, dan pragmatik.
Statis, dinamis, dan evolusioner.
Terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur.
Apa itu pembelajaran yang diawasi?
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel.
3A jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data yang tidak berlabel.
4A jenis pembelajaran mesin di mana algoritma belajar melalui coba-coba.
5A jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel dan tidak berlabel.
Apa itu pembelajaran tanpa pengawasan?
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data yang tidak berlabel.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme belajar melalui coba-coba.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel dan tidak berlabel.
Apa itu pembelajaran penguatan?
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data yang tidak berlabel.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada data berlabel dan tidak berlabel.
Jenis pembelajaran mesin di mana algoritme belajar melalui coba-coba.
Apa perbedaan antara pembelajaran yang diawasi dan yang tidak diawasi?
Pembelajaran yang diawasi membutuhkan data berlabel, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan tidak.
Pembelajaran yang diawasi membutuhkan data yang tidak berlabel, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan tidak.
Pembelajaran yang diawasi menggunakan trial and error, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan tidak.
Tidak ada perbedaan antara pembelajaran yang diawasi dan yang tidak diawasi.
Apa yang berlebihan dalam pembelajaran mesin?
Ketika sebuah model terlalu rumit dan terlalu cocok dengan data pelatihan, mengakibatkan kinerja yang buruk pada data baru.
Ketika sebuah model terlalu sederhana dan tidak cukup cocok dengan data pelatihan, mengakibatkan kinerja yang buruk pada data baru.
Ketika sebuah model mampu menggeneralisasi dengan baik ke data baru.
Ketika suatu model tidak dapat belajar dari data baru.
Sangat mengesankan!
Selamat telah lulus kuis Pembelajaran Mesin! Kerja keras dan dedikasi Anda telah membuahkan hasil, dan Anda harus bangga dengan pencapaian Anda. Terus bekerja keras dan terus belajar dan berkembang di bidang yang menarik ini. Bagus sekali!
Masih ada ruang untuk perbaikan!
Tidak apa-apa jika Anda tidak melakukannya sebaik yang Anda harapkan dalam kuis ini. Penting untuk diingat bahwa setiap orang memiliki ruang untuk perbaikan dan ini adalah kesempatan bagus untuk mempelajari sesuatu yang baru. Luangkan waktu untuk mempelajari materi dan coba lagi. Dengan latihan dan dedikasi, Anda akan dapat melakukan yang lebih baik di lain waktu. Jangan menyerah!
