Pembelajaran Mesin - Kesimpulan

Tutorial ini telah memperkenalkan Anda ke Machine Learning. Sekarang, Anda tahu bahwa Machine Learning adalah teknik melatih mesin untuk melakukan aktivitas yang dapat dilakukan otak manusia, meskipun sedikit lebih cepat dan lebih baik daripada manusia pada umumnya. Hari ini kita telah melihat bahwa mesin dapat mengalahkan juara manusia dalam permainan seperti Catur, AlphaGO, yang dianggap sangat kompleks. Anda telah melihat bahwa mesin dapat dilatih untuk melakukan aktivitas manusia di beberapa area dan dapat membantu manusia untuk menjalani kehidupan yang lebih baik.

Pembelajaran Mesin dapat diawasi atau Tidak Diawasi. Jika Anda memiliki jumlah data yang lebih sedikit dan data yang diberi label dengan jelas untuk pelatihan, pilihlah Pembelajaran yang Diawasi. Pembelajaran Tanpa Supervisi umumnya akan memberikan kinerja dan hasil yang lebih baik untuk kumpulan data yang besar. Jika Anda memiliki kumpulan data besar yang tersedia dengan mudah, gunakan teknik pembelajaran mendalam. Anda juga telah mempelajari Reinforcement Learning dan Deep Reinforcement Learning. Sekarang Anda tahu apa itu Jaringan Neural, aplikasi, dan batasannya.

Terakhir, ketika membahas pengembangan model pembelajaran mesin Anda sendiri, Anda melihat pilihan berbagai bahasa pengembangan, IDE, dan Platform. Hal berikutnya yang perlu Anda lakukan adalah mulai mempelajari dan mempraktikkan setiap teknik pembelajaran mesin. Subjeknya luas, artinya ada lebar, tetapi jika mempertimbangkan kedalamannya, setiap topik bisa dipelajari dalam beberapa jam. Setiap topik tidak bergantung satu sama lain. Anda perlu mempertimbangkan satu topik pada satu waktu, mempelajarinya, mempraktikkannya, dan menerapkan algoritme di dalamnya menggunakan pilihan bahasa Anda. Ini adalah cara terbaik untuk mulai mempelajari Machine Learning. Mempraktikkan satu topik pada satu waktu, Anda akan segera mendapatkan pemahaman yang dibutuhkan oleh pakar Machine Learning.

Semoga berhasil!