AI (Artificial Intelligence).
Keterampilan Inti dalam AI 1. Matematika dan Statistik: Aljabar Linear: Dasar untuk memahami konsep vektor, matriks, dan transformasi linier yang sangat penting dalam algoritma pembelajaran mesin. Kalkulus: Untuk memahami konsep gradien, optimasi, dan probabilitas yang digunakan dalam algoritma pembelajaran. Statistik: Untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Opens in a new window medium.com Mathematical equations commonly used in AI 2. Pemrograman: Python: Bahasa pemrograman yang paling populer untuk AI karena memiliki banyak library dan framework yang mendukung. R: Bahasa pemrograman yang kuat untuk analisis data statistik. Java: Sering digunakan untuk proyek AI berskala besar. 3. Pembelajaran Mesin: Supervised Learning: Membangun model yang dapat memprediksi output berdasarkan data input yang berlabel. Contoh: Regresi linear, klasifikasi. Unsupervised Learning: Mengidentifikasi pola dalam data tanpa label. Contoh: Clustering, pengurang...
