Sumber daya lengkap Anda untuk pengetahuan machine learning yang mendalam dan tutorial praktik.
Machine learning (ML) adalah subset dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada algoritma yang dapat “mempelajari” pola data pelatihan dan, selanjutnya, membuat kesimpulan yang akurat tentang data baru. Kemampuan pengenalan pola ini memungkinkan model machine learning untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa instruksi eksplisit yang ditanam dalam kode. Machine learning dan khususnya pembelajaran mendalam, adalah fondasi dari sebagian besar sistem AI modern.
Dalam panduan komprehensif ini, Anda akan menemukan koleksi konten terkait machine learning seperti penjelas, tutorial praktik, episode podcast, dan banyak lagi.
Sebagai langkah pertama dalam perjalanan Anda, jelajahi bagian penjelas pengantar machine learning untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi.
Jelajahi ilmu data dasar dan prinsip-prinsip statistika yang mendukung contoh penggunaan machine learning.
Rekayasa fitur adalah proses memilih, mengubah, dan membuat fitur baru dari data mentah untuk meningkatkan kinerja model ML.
Pembelajaran diawasi menggunakan kumpulan data input dan output yang diberi label oleh manusia untuk melatih model ML.
Pembelajaran tanpa pengawasan menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data tidak berlabel dengan menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa memerlukan input manusia.
Pembelajaran agak diawasi menggabungkan pembelajaran diawasi dan tanpa pengawasan dengan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel dalam melatih model untuk tugas klasifikasi dan regresi.
Pembelajaran penguatan memungkinkan agen otonom untuk belajar melalui uji coba dan kesalahan, menerima masukan dalam bentuk imbalan atau hukuman atas tindakannya.
Pembelajaran mendalam menggunakan neural networks dengan banyak lapisan yang disebut neural networks mendalam untuk menyimulasikan kekuatan pengambilan keputusan kompleks dari otak manusia.
AI generatif dapat membuat konten orisinal seperti teks, gambar, video, audio, atau kode perangkat lunak dalam menanggapi prompt atau permintaan pengguna.
Pelatihan model adalah proses “mengajarkan” model machine learning untuk mengoptimalkan kinerja pada kumpulan data pelatihan tugas sampel yang relevan dengan contoh penggunaan akhir model.
Pustaka machine learning adalah kumpulan kode yang telah ditulis sebelumnya, fungsi, dan alat yang menyederhanakan pengembangan dan implementasi algoritma dan model ML.
MLOps, kependekan dari operasi machine learning, adalah sekumpulan praktik yang dirancang untuk membantu praktisi membuat proses standar untuk membangun dan menjalankan model ML.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan sebuah model untuk memproses bahasa manusia melalui linguistik komputasi dan teknik statistik.
Visi komputer menggunakan ML untuk mengajarkan komputer dan sistem untuk “melihat”, yaitu untuk memperoleh informasi yang berarti dari gambar digital, video, dan input visual lainnya.
Latih, validasi, lakukan tuning, dan terapkan AI generatif, model dasar, dan kemampuan machine learning dengan IBM watsonx.ai, studio perusahaan generasi berikutnya untuk pembangun AI. Bangun aplikasi AI dalam waktu singkat, dengan sedikit data.
Gunakan AI di bisnis Anda dalam perpaduan antara keahlian AI terdepan di industri dari IBM dan portofolio solusi Anda.
Temukan kembali alur kerja dan operasi yang penting dengan menambahkan AI untuk memaksimalkan pengalaman, pengambilan keputusan secara real-time, dan nilai bisnis.