BD107 – Artificial Intelligence – Aulia Augest Karya Sastra – NIM 2581485193

Module Question 3

1. What is the key difference between supervised and unsupervised learning? Provide an example for each.
2. What is “overfitting” in a machine learning model, and why is it a problem?
3. Describe the three main components of reinforcement learning: agent, environment, and reward.
4. How does a training dataset differ from a testing dataset, and why is this separation important?

Jawaban dibuat sesuai dengan 4 Standarisasi iDu yang terdiri dari Pertanyaan, Status, Keterangan, Bukti (berupa link iMe BisDi).

Status : 100%

Keterangan : Saya telah mengerjakan tugas dengan baik dan benar

Bukti :

1. Apa perbedaan utama antara *supervised learning* dan *unsupervised learning*? Berikan contoh untuk masing-masingnya.
2. Apa yang dimaksud dengan *overfitting* pada model *machine learning*, dan mengapa hal tersebut menjadi masalah?
3. Jelaskan tiga komponen utama dalam *reinforcement learning*: *agent* (agen), *environment* (lingkungan), dan *reward* (imbalan).
4. Apa perbedaan antara *training dataset* dan *testing dataset*, dan mengapa pemisahan ini penting?

Jawaban:

1. 1. Supervised learning adalah pembelajaran AI menggunakan data yang sudah memiliki jawaban atau label. Contohnya, AI belajar mengenali gambar kucing dan anjing dari gambar yang sudah diberi nama. Sedangkan unsupervised learning adalah pembelajaran AI menggunakan data tanpa label untuk mencari pola sendiri. Contohnya, AI mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka. 
   2. Overfitting adalah kondisi ketika AI terlalu menghafal data latihan sehingga kesulitan mengenali data baru. Hal ini menjadi masalah karena AI bisa memberikan hasil yang bagus saat latihan, tetapi hasilnya kurang tepat ketika digunakan dalam situasi nyata. 
   3. Tiga komponen utama dalam reinforcement learning adalah:
   • Agent: AI yang belajar mengambil keputusan.
   • Environment: Lingkungan atau situasi tempat AI melakukan tindakan.
   • Reward: Nilai atau hadiah yang diberikan sebagai penilaian terhadap tindakan AI.
   1. Training dataset adalah kumpulan data yang digunakan untuk melatih AI agar bisa mengenali pola. Sementara itu, testing dataset adalah data yang digunakan untuk menguji kemampuan AI setelah dilatih.