PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 20 Jam 8 Menit 17 Detik

Contoh Penerapan “Prior Knowledge” Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 15-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2024-08-13-145710_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Machine learning (ML) telah berkembang pesat dan menjadi bagian integral dari berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga keuangan. Salah satu konsep penting dalam Machine Learning yang sering kali diabaikan adalah "prior knowledge" atau pengetahuan sebelumnya. Prior knowledge merujuk pada informasi atau pengetahuan yang sudah ada sebelum memulai proses penyusunan machine learning. 


Dalam konteks statistik, ini dikenal sebagai prior dalam Bayesian statistics, yang mewakili keyakinan awal tentang parameter sebelum melihat data baru. Prior knowledge dapat berasal dari pengalaman sebelumnya, literatur ilmiah, pakar domain, atau hasil eksperimen sebelumnya.


Nah, pada artikel kali ini, DQLab akan membahas tentang contoh dari prior knowledge pada machine learning. Apa saja? Simak, yuk!


1. Reinforcement Learning (RL)

Dalam RL, prior knowledge tentang lingkungan atau tugas dapat digunakan untuk membimbing agen dalam proses pembelajaran. Misalnya, dalam robotik, pengetahuan tentang hukum fisika dan dinamika lingkungan dapat diintegrasikan untuk mempercepat proses pembelajaran agen robot.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Natural Language Processing (NLP)

Dalam NLP, model seperti BERT menggunakan prior knowledge yang diperoleh dari pelatihan pada kumpulan data teks yang sangat besar. Pengetahuan ini kemudian diterapkan pada tugas-tugas spesifik seperti analisis sentimen atau terjemahan bahasa.


3. Pengolahan Gambar dengan Convolutional Neural Networks (CNNs)

Dalam CNN, prior knowledge tentang struktur gambar diterapkan melalui arsitektur jaringan yang meniru cara otak manusia mengenali objek. Misalnya, lapisan konvolusi mengasumsikan bahwa piksel yang berdekatan lebih mungkin berhubungan, yang mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan akurasi.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Diagnosis Penyakit 

Dalam diagnosis penyakit, pengetahuan tentang gejala dan faktor risiko sebelumnya dapat digunakan sebagai prior knowledge. Misalnya, dalam model yang memprediksi risiko diabetes, informasi tentang usia, berat badan, dan riwayat keluarga dapat dimasukkan sebagai variabel penting berdasarkan pengetahuan medis sebelumnya.


Prior knowledge memainkan peran penting dalam machine learning dengan menyediakan informasi tambahan yang dapat meningkatkan akurasi model, mengurangi overfitting, dan membuat proses pembelajaran lebih efisien. Dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengolahan gambar hingga diagnosis medis, pemanfaatan prior knowledge telah terbukti efektif dalam meningkatkan performa model. Dengan memahami dan menerapkan konsep ini, kita dapat mengembangkan solusi machine learning yang lebih canggih dan akurat.


Nah, sekarang kamu jadi lebih paham kan soal istilah prior knowledge pada machine learning. Kalau kamu penasaran untuk mengulik lebih jauh soal istilah lainnya, yuk pelajari dan kuasai machine learning dari sekarang.  DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login