Statistika dan Probabilitas dalam Pembelajaran Mesin: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Konsep [[statistika]] dan [[probabilitas]] sangat erat kaitannya dengan pengembangan [[ | Konsep [[statistika]] dan [[probabilitas]] sangat erat kaitannya dengan pengembangan [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning). Dengan memanfaatkan teori statistik, model AI dapat belajar dari data, membuat prediksi, dan mengukur ketidakpastian hasilnya. Oleh karena itu, fondasi statistik menjadi sangat penting bagi para ilmuwan data dan pengembang AI. | ||
== Inferensi Statistik dalam AI == | == Inferensi Statistik dalam AI == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Konsep statistika dan probabilitas sangat erat kaitannya dengan pengembangan Pembelajaran Mesin (machine learning). Dengan memanfaatkan teori statistik, model AI dapat belajar dari data, membuat prediksi, dan mengukur ketidakpastian hasilnya. Oleh karena itu, fondasi statistik menjadi sangat penting bagi para ilmuwan data dan pengembang AI.
Inferensi Statistik dalam AI
Inferensi statistik digunakan untuk memperkirakan parameter model dari data yang terbatas. Proses ini melibatkan penggunaan distribusi probabilitas, hipotesis, dan pengujian statistik yang sangat penting dalam pelatihan model AI.
Model Probabilistik dan Pembelajaran Mesin
Banyak algoritma pembelajaran mesin berbasis pada model probabilistik, seperti Naive Bayes, Hidden Markov Model, dan Gaussian Mixture Model. Model ini memungkinkan sistem AI untuk menangani ketidakpastian dan membuat keputusan yang lebih cerdas.
Evaluasi Model dengan Metode Statistik
Statistika juga digunakan untuk mengevaluasi performa model AI melalui metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan AUC. Dengan statistik, para peneliti dapat membandingkan dan memilih model terbaik untuk berbagai aplikasi.