ASUPAN RANDOM 0.1 - 2.0
VIDEOS RARE SEMUA GENRE
Asupan Random 0.1
Asupan Random 0.2
Asupan Random 0.3
Asupan Random 0.4
Asupan Random 0.5
Asupan Random 0.6
Asupan Random 0.7
Asupan Random 0.8
Asupan Random 0.9
Asupan Random 1.0
Asupan Random 1.1
Asupan Random 1.2
Asupan Random 1.3
Asupan Random 1.4
Asupan Random 1.5
Asupan Random 1.6
Asupan Random 1.7
Asupan Random 1.8
Asupan Random 1.9
Asupan Random 2.0
<<==============================================================>>
<<==============================================================>>
DOODSFLIX OFFICIAL
PUSAT CHANNEL & GRUP TELEGRAM
INSTAGRAM
JOIN DOODSTREAM
SELENGKAPNYA
<<==============================================================>>
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang dikhususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Kecerdasan Buatan, sering disingkat sebagai "AI", mungkin berkonotasi dengan robotika atau adegan futuristik, Kecerdasan Buatan (AI) mengungguli robot fiksi ilmiah, ke dalam non-fiksi ilmu komputer canggih modern. Profesor Pedro Domingos, seorang peneliti terkemuka di bidang ini, menggambarkan "lima suku" machine learning, yang terdiri dari simbolis, yang berasal dari logika dan filsafat; koneksionis, yang berasal dari ilmu saraf; evolusioner, berkaitan dengan biologi evolusioner; Bayesian, berhubungan dengan statistik dan probabilitas; dan analogis yang berasal dari psikologi. Baru-baru ini, kemajuan dalam efisiensi komputasi statistik telah membuat Bayesian berhasil memajukan bidang di sejumlah area, yang disebut "machine learning". Demikian pula, kemajuan dalam komputasi jaringan telah menyebabkan koneksionis memperluas ke subbidang yang disebut "deep learning". Machine learning (ML) dan deep learning (DL) merupakan bidang ilmu komputer yang berasal dari disiplin Kecerdasan Buatan.
Secara garis besar, teknik-teknik ini dipisahkan menjadi teknik pembelajaran yang "diawasi" yakni menggunakan data pelatihan yang mencakup keluaran yang diinginkan dan yang "tidak diawasi" yakni menggunakan data pelatihan tanpa keluaran yang diinginkan.
Kecerdasan Buatan (AI) "lebih cerdas" dan belajar lebih cepat dengan lebih banyak data, dan setiap hari, semua perusahaan menghasilkan bahan bakar ini untuk menjalankan solusi machine learning dan deep learning, baik yang dikumpulkan dan diekstraksi dari gudang data seperti Amazon Redshift, yang benar-benar akurat melalui kekuatan "klaster" dengan Mechanical Turk, maupun secara dinamis ditambang melalui Kinesis Streams. Lebih jauh, dengan munculnya IoT, teknologi sensor secara eksponensial menambah jumlah data yang akan dianalisis -- data dari sumber dan tempat serta objek dan peristiwa yang sebelumnya hampir tidak tersentuh.
Posting Komentar