Tulis pengenalan mendetail tentang subjek pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin belajar dan berkembang dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam berbagai industri, termasuk layanan kesehatan, keuangan, transportasi, dan banyak lagi. Ini telah menjadi alat penting bagi bisnis dan organisasi yang ingin menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, serta membuat keputusan berdasarkan data.

Ada tiga jenis utama pembelajaran mesin: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Pembelajaran yang diawasi melibatkan pelatihan model pembelajaran mesin pada data berlabel, yang hasil yang benar sudah diketahui. Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, melibatkan pelatihan model pada data yang tidak berlabel dan memungkinkannya mengidentifikasi polanya sendiri. Pembelajaran penguatan melibatkan pelatihan model untuk membuat keputusan berdasarkan coba-coba, dengan tujuan memaksimalkan hadiah atau meminimalkan penalti.

Seiring dengan terus berkembang dan berkembangnya pembelajaran mesin, pembelajaran mesin berpotensi merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, mulai dari layanan kesehatan, transportasi, keuangan, dan seterusnya.