Tugas

Dalam supervised learning, regresi adalah metode di mana model dilatih untuk memprediksi nilai numerik kontinu berdasarkan input yang diberikan. Misalnya, dalam kasus prediksi harga rumah, input bisa berupa luas bangunan, jumlah kamar, dan lokasi, sedangkan outputnya adalah harga rumah tersebut. Tujuan utama dari regresi adalah untuk menemukan fungsi yang dapat memetakan input ke output kontinu sedemikian rupa sehingga model dapat membuat prediksi yang akurat pada data baru. Proses ini melibatkan penyesuaian parameter model agar fungsi yang dihasilkan meminimalkan kesalahan antara nilai yang diprediksi dan nilai yang sebenarnya dalam data pelatihan. Proses pelatihan model regresi dimulai dengan pengumpulan data yang relevan dan representatif. Data yang dikumpulkan biasanya terdiri dari berbagai fitur atau atribut yang dianggap memiliki pengaruh terhadap nilai yang ingin diprediksi. Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pra-pemrosesan data. Ini melibatkan pembersihan data ...

Supervised learning adalah salah satu jenis pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam supervised learning, terdapat dua kategori utama: klasifikasi dan regresi. Fokus kita kali ini adalah pada klasifikasi. Supervised Learning (Klasifikasi) Klasifikasi adalah salah satu tugas utama dalam supervised learning, di mana model bertujuan untuk memetakan input ke dalam salah satu dari beberapa kategori atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Misalnya, dalam klasifikasi email, model dilatih untuk mengkategorikan email sebagai "spam" atau "not spam." Dalam klasifikasi gambar, model dilatih untuk mengenali objek dalam gambar seperti "kucing," "anjing," atau "mobil." Dalam konteks pembelajaran mesin, supervised learning (pembelajaran terawasi) adalah metode di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Artinya, setiap contoh data dalam set pelatihan memiliki in...