Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper

IJCIT - Indonesian Journal on Computer and Information Technology

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper
 
Creator Roihan, Ahmad
Sunarya, Po Abas
Rafika, Ageng Setiani
 
Subject pembelajaran mesin; pembelajaran terarah; pembelajaran tidak terarah; pembelajaran reinforcement
 
Description Abstrak - Pembelajaran mesin merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang banyak digunakan untuk memecahkan berbagai masalah. Artikel ini menyajikan ulasan pemecahan masalah dari penelitian-penelitian terkini dengan mengklasifikasikan machine learning menjadi tiga kategori: pembelajaran terarah, pembelajaran tidak terarah, dan pembelajaran reinforcement. Hasil ulasan menunjukkan ketiga kategori masih berpeluang digunakan dalam beberapa kasus terkini dan dapat ditingkatkan untuk mengurangi beban komputasi dan mempercepat kinerja untuk mendapatkan tingkat akurasi dan presisi yang tinggi. Tujuan ulasan artikel ini diharapkan dapat menemukan celah dan dijadikan pedoman untuk penelitian pada masa yang akan datang.Katakunci: pembelajaran mesin, pembelajaran reinforcement, pembelajaran terarah, pembelajaran tidak terarahAbstract - Machine learning is part of artificial intelligence that is widely used to solve various problems. This article reviews problem solving from the latest studies by classifying machine learning into three categories: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. The results of the review show that the three categories are still likely to be used in some of the latest cases and can be improved to reduce computational costs and accelerate performance to get a high level of accuracy and precision. The purpose of this article review is expected to be able to find a gap and it is used as a guideline for future research.Keywords: machine learning, reinforcement learning, supervised learning, unsupervised learning
 
Publisher LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
 
Contributor
 
Date 2020-05-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artikel yang dipeer-review
 
Format application/pdf
 
Identifier http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/view/7951
10.31294/ijcit.v5i1.7951
 
Source IJCIT; Vol 5, No 1 (2020): Mei 2020
IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology); Vol 5, No 1 (2020): Mei 2020
2549-7421
2527-449X
10.31294/ijcit.v5i1
 
Language ind
 
Relation http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/view/7951/pdf
 
Rights ##submission.copyrightStatement##
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library