Whitebox dalam Pembelajaran Mesin: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Dalam bidang [[ | Dalam bidang [[Pembelajaran Mesin]], istilah whitebox digunakan untuk menggambarkan model atau algoritma yang dapat dijelaskan dan dimengerti secara transparan oleh manusia. Model whitebox kontras dengan [[blackbox model]] seperti deep learning yang proses internalnya sulit untuk diinterpretasi. | ||
== Karakteristik Model Whitebox == | == Karakteristik Model Whitebox == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Dalam bidang Pembelajaran Mesin, istilah whitebox digunakan untuk menggambarkan model atau algoritma yang dapat dijelaskan dan dimengerti secara transparan oleh manusia. Model whitebox kontras dengan blackbox model seperti deep learning yang proses internalnya sulit untuk diinterpretasi.
Karakteristik Model Whitebox
Model whitebox, seperti decision tree, linear regression, dan rule-based system, memiliki struktur yang jelas dan mudah ditelusuri. Setiap keputusan yang diambil oleh model dapat dijelaskan melalui aturan atau parameter yang dapat dipahami oleh pengguna.
Keunggulan dan Kekurangan
Keunggulan utama dari model whitebox adalah kemampuannya untuk memberikan interpretasi dan transparansi, yang sangat penting dalam aplikasi seperti keuangan dan kesehatan. Namun, model ini sering kali kurang akurat dibandingkan model blackbox dalam menangani data kompleks.
Aplikasi dan Perkembangan
Model whitebox banyak digunakan dalam aplikasi yang memerlukan audit dan verifikasi keputusan. Perkembangan explainable AI (XAI) juga mendorong adopsi model whitebox dalam skenario kritikal demi memastikan keadilan dan keterbukaan algoritma.