Lompat ke isi

Statistika dan Probabilitas dalam Pembelajaran Mesin

Dari Wiki Berbudi
Revisi sejak 8 Agustus 2025 02.20 oleh Budi (bicara | kontrib) (Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin")
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

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.