Beberapa Istilah Dasar di Machine Learning

  1. Algorithm : adalah algoritma yang digunakan untuk mentraining data inputan. Contohnya Vector Machine (SVM), Random Forest, Logistic Regression, XGBoost. algoritma disini tujuannya adalah mencari pola hubungan / mapping antara input dan output
  2. Model : model adalah hasil dari proses algoritma men-training data inputan. Hasil dari model bisa berupa apapun contoh sederhana bisa berupa rumus / persamaan.
  3. Data input : data input ini biasanya disebut data set. Data set ini dibagi 2 ada data set untuk training algorithm dan ada set untuk testing model.
  4. Output / answer : output adalah jawaban dari inputan.
  5. Label : pemberian label pada data inputan. Misal ingin mendeteksi email spam, ya kita siapkan data inputan yang berupa email spam dengan label spam, dan inputan email tidak spam dengan label not spam.
contoh input dari machine learning dan out yang diharapkan

--

--

--

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
wahyu eko hadi saputro

wahyu eko hadi saputro

i am a reader

More from Medium

Flight ✈ Fare Prediction

A Machine Learning Project Walkthrough

ML-Support Vector Machine

Feature Engineering