Algoritma Fb Itu Apa

Keahlian, Otoritas, dan Kepercayaan (E-A-T)

Konsep Dasar Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerja mereka secara otomatis tanpa diprogram secara eksplisit. Proses ini melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

Algoritma dalam machine learning sangat penting karena menentukan cara sistem belajar dan beradaptasi. Dengan algoritma yang tepat, machine learning dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengenalan gambar, pengolahan bahasa alami, dan prediksi tren pasar. Kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data secara otomatis membuat machine learning menjadi teknologi yang kuat dalam era data saat ini.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

Struktur Teks yang Baik

Neural Networks dan Deep Learning

Neutral networks adalah algoritma yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia yang mampu menangani data yang sangat kompleks dan besar seperti gambar, suara, atau teks.

Architekstur pendekatan Greedy

LANGKAH 1) Pindai daftar biaya kegiatan, dimulai dengan indeks 0 sebagai Indeks yang dipertimbangkan.

LANGKAH 2) Bila lebih banyak kegiatan yang dapat diselesaikan pada saat kegiatan yang dimaksud telah selesai, mulailah mencari satu atau lebih kegiatan yang tersisa.

LANGKAH 3) Jika tidak ada lagi aktivitas yang tersisa, aktivitas yang tersisa saat ini menjadi aktivitas berikutnya yang dipertimbangkan. Ulangi langkah 1 dan langkah 2, dengan aktivitas baru yang dipertimbangkan. Jika tidak ada aktivitas tersisa, lanjutkan ke langkah 4.

LANGKAH 4) Kembalikan gabungan indeks yang dipertimbangkan. Ini adalah indeks aktivitas yang akan digunakan untuk memaksimalkan throughput.

Personalisasi Berdasarkan Perangkat

Bagaimana Memecahkan masalah pemilihan aktivitas

Pada contoh penjadwalan aktivitas, terdapat waktu “mulai” dan “selesai” untuk setiap aktivitas. Setiap Aktivitas diindeks dengan nomor untuk referensi. Ada dua kategori kegiatan.

Durasi total menunjukkan biaya pelaksanaan aktivitas. Artinya (selesai – mulai) memberi kita durasi sebagai biaya suatu aktivitas.

Anda akan mengetahui bahwa tingkat keserakahan adalah jumlah sisa aktivitas yang dapat Anda lakukan dalam waktu aktivitas yang dipertimbangkan.

Mengapa menggunakan Pendekatan Serakah?

Berikut adalah alasan untuk menggunakan pendekatan serakah:

Algoritma Google mengalami pembaruan secara berkala

Algoritma Google mengalami pembaruan secara berkala untuk memastikan hasil pencarian tetap sesuai dengan perkembangan teknologi dan perilaku pencarian pengguna. Beberapa pembaruan besar yang terkenal termasuk Panda (fokus pada kualitas konten), Penguin (fokus pada backlink berkualitas), Hummingbird (fokus pada pencarian semantik), dan RankBrain (yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memahami maksud pencarian).

Tujuan akhir dari algoritma Google adalah memberikan hasil pencarian yang paling bermanfaat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, serta memerangi praktik-praktik manipulatif seperti keyword stuffing atau tautan berbayar yang tidak berkualitas.

Penulis: Yudi Wahyudi Pengembang SiBakul Jogja dan Konsultan SEO Program Plastic Smart Citites WWF Indonesia

Analis industri sepakat tentang pentingnya pembelajaran mesin dan algoritma yang mendasarinya. Dari Forrester, “Kemajuan dalam algoritma pembelajaran mesin menghadirkan presisi dan kedalaman analisis data pemasaran yang membantu pemasar memahami bagaimana detail pemasaran—seperti platform, kreatif, ajakan bertindak, atau pesan—berdampak pada kinerja pemasaran.1” Sementara Gartner menyatakan bahwa, “Pembelajaran mesin adalah inti dari banyak aplikasi AI yang sukses, memicu daya tariknya yang sangat besar di pasar.2”

Seringkali, melatih algoritma ML dengan lebih banyak data akan memberikan jawaban yang lebih akurat daripada melatih dengan lebih sedikit data. Dengan menggunakan metode statistik, algoritma dilatih untuk menentukan klasifikasi atau membuat prediksi, dan untuk mengungkap wawasan utama dalam proyek penggalian data. Wawasan ini kemudian dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda untuk meningkatkan metrik pertumbuhan utama.

Contoh penggunaan algoritma machine learning mencakup kemampuan untuk menganalisis data guna mengidentifikasi tren dan memprediksi masalah sebelum terjadi.3 AI yang lebih canggih dapat memungkinkan dukungan yang lebih personal, mengurangi waktu respons, menyediakan pengenalan suara, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Industri yang secara khusus mendapatkan manfaat dari algoritma machine learning untuk membuat konten baru dari data yang sangat banyak meliputi manajemen rantai pasokan, transportasi dan logistik, ritel, dan manufaktur4- semuanya menggunakan AI generatif, dengan kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas, meningkatkan efisiensi, dan memberikan wawasan yang berharga, bahkan untuk pemula.

Foto: Ilustrasi Algoritma

Algoritma menurut (Kani, 2020) adalah suatu upaya dengan urutan operasi yang disusun secara logis dan sistematis untuk menyelesaikan suatu masalah untuk menghasilkan suatu output tertentu. Algoritma didefinisikan sebagai metode yang terdiri dari serangkaian langkah yang terstruktur dan sistematis untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan komputer (Jando & Nani, 2018). Jadi algoritma adalah langkah sistematis untuk penyelesaian suatu masalah yang menghasilkan suatu output tertentu.

Media sosial yakni, platform digital yang memfasilitasi penggunanya untuk saling berkomunikasi atau membagikan konten berupa tulisan, foto, video, dan merupakan platform digital yang menyediakan fasilitas untuk melakukan aktivitas sosial bagi setiap penggunanya.

Algoritma media sosial yakni sebuah sistematis pengguna dengan cara mencari apa konten (tulisan, foto, atau video) yang dicari pengguna, yang disukai pengguna, yang sering dilihat pengguna, yang diikuti pengguna sehingga menampilkan konten-konten yang sesuai dengan interest pengguna tersebut sehingga acap kali smartphone dikatakan merekam percakapan pengguna.

Sebuah smartphone tidak merekam pembicaraan kita melainkan smartphone menggunakan data pencarian, kesukaan, dan keminatan pengguna untuk bisa disesuaikan dengan konten-konten yang disukai pengguna tersebut sehingga, media sosial tersebut memiliki data pengguna untuk nantinya dijadikan basis data dalam menampilkan konten yang sesuai serta dalam program iklan media sosial (ads).

Jadi, di era teknologi saat ini algoritma media sosial merekam kegiatan kita berselancar di dunia digital. Algoritma media sosial mencatat apa yang kita cari, apa yang diminati, dan apa konten yang sesuai dengan latar belakang kita. Algoritma media sosial dibuat untuk membantu kita karena, kita dibuat nyaman dengan konten-konten yang muncul sesuai dengan apa yang kita minati, namun kita tetap perlu waspada karena jangan sampai algoritma media sosial membuat kita lupa akan tanggung jawab kita di dunia nyata karena kita bisa terlalu nyaman berselancar di dunia digital.

Penulis : Ananda Handayani

Last Updated on Mei 8, 2024

Machine Learning (ML) telah menjadi salah satu terobosan teknologi terbesar dalam beberapa dekade terakhir, memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan mengoptimalkan kinerjanya tanpa perlu pemrograman eksplisit untuk setiap tugas.

Sebagai cabang dari kecerdasan buatan (AI), machine learning memanfaatkan berbagai algoritma untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan atau prediksi yang semakin akurat seiring waktu. Yuk kenali lebih dalam lagi jenis-jenis algoritma tersebut di sini!