Berikan contoh kasus task pada pembelajaran mesin untuk masing-masing kelompok. Contoh kasus tidak boleh sama dengan kelompok yang lain.
Forum tugas contoh kasus task mesin learning
In reply to First post
Re: Forum tugas contoh kasus task mesin learning
KELOMPOK 8
Regresi : Estimasi pendapatan seseorang berdasarkan pengalaman kerja dan pendidikan.
Prediksi : Prediksi cuaca untuk hari berikutnya berdasarkan data cuaca saat ini.
Klasifikasi : Identifikasi jenis hewan berdasarkan gambar hewan.
Clustering : Pengelompokan artikel berita ke dalam kelompok berdasarkan topik atau kategori yang serupa.
Asosiasi : Analisis keranjang belanja, seperti menemukan item yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.
Regresi : Estimasi pendapatan seseorang berdasarkan pengalaman kerja dan pendidikan.
Prediksi : Prediksi cuaca untuk hari berikutnya berdasarkan data cuaca saat ini.
Klasifikasi : Identifikasi jenis hewan berdasarkan gambar hewan.
Clustering : Pengelompokan artikel berita ke dalam kelompok berdasarkan topik atau kategori yang serupa.
Asosiasi : Analisis keranjang belanja, seperti menemukan item yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.
In reply to First post
Re: Forum tugas contoh kasus task mesin learning
Kelompok 5
1. Estimasi (Estimation):
Estimasi adalah proses untuk memperkirakan nilai atau parameter berdasarkan data yang tersedia.
Contoh: Mengestimasi biaya produksi suatu produk berdasarkan biaya bahan baku, tenaga kerja, dan overhead.
2. Forecast (Peramalan)
Peramalan melibatkan prediksi nilai masa depan berdasarkan data historis.
Contoh: Peramalan penjualan produk untuk menentukan jumlah produksi yang dibutuhkan dalam periode tertentu.
3. Cluster (Pengelompokan):
Pengelompokan adalah proses untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan karakteristik atau fitur tertentu.
Contoh: Mengelompokkan konsumen berdasarkan preferensi produk untuk mengidentifikasi segmen pasar.
4. Classification (Klasifikasi):
Klasifikasi adalah tugas untuk mengkategorikan data ke dalam kelas-kelas atau label yang telah ditentukan.
Contoh: Klasifikasi email sebagai penting atau tidak penting berdasarkan isi pesan dan atributnya.
5. Association (Asosiasi):
Asosiasi adalah pencarian hubungan atau korelasi antara item-item dalam dataset, khususnya dalam analisis aturan asosiasi.
Contoh: Menemukan hubungan antara vidio yang sering ditonton di suatu platform
Estimasi adalah proses untuk memperkirakan nilai atau parameter berdasarkan data yang tersedia.
Contoh: Mengestimasi biaya produksi suatu produk berdasarkan biaya bahan baku, tenaga kerja, dan overhead.
2. Forecast (Peramalan)
Peramalan melibatkan prediksi nilai masa depan berdasarkan data historis.
Contoh: Peramalan penjualan produk untuk menentukan jumlah produksi yang dibutuhkan dalam periode tertentu.
3. Cluster (Pengelompokan):
Pengelompokan adalah proses untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan karakteristik atau fitur tertentu.
Contoh: Mengelompokkan konsumen berdasarkan preferensi produk untuk mengidentifikasi segmen pasar.
4. Classification (Klasifikasi):
Klasifikasi adalah tugas untuk mengkategorikan data ke dalam kelas-kelas atau label yang telah ditentukan.
Contoh: Klasifikasi email sebagai penting atau tidak penting berdasarkan isi pesan dan atributnya.
5. Association (Asosiasi):
Asosiasi adalah pencarian hubungan atau korelasi antara item-item dalam dataset, khususnya dalam analisis aturan asosiasi.
Contoh: Menemukan hubungan antara vidio yang sering ditonton di suatu platform
In reply to ELCKY MARDIANTHO TEDUT 2143045
Re: Forum tugas contoh kasus task mesin learning
Kelompok 4
1. Estimasi :
Estimasi melibatkan prediksi atau perkiraan angka tertentu berdasarkan data yang ada. Contoh tersebut, yaitu memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar tidur, dan lokasi geografis, adalah contoh estimasi. Dalam hal ini, kita menggunakan data yang ada untuk membuat perkiraan harga rumah yang mungkin sesuai dengan karakteristik tertentu.
2. Forecasting :
Forecasting (peramalan) melibatkan prediksi tren atau kejadian di masa depan berdasarkan data historis dan variabel lain. Contoh yang diberikan, yaitu memprediksi penjualan bulanan suatu produk berdasarkan tren penjualan tahun sebelumnya dan data ekonomi terkini, adalah peramalan. Dalam hal ini, kita menganalisis data penjualan masa lalu untuk memperkirakan bagaimana penjualan produk akan terjadi di bulan-bulan mendatang.
3. Klasifikasi :
Klasifikasi melibatkan pengelompokan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda berdasarkan fitur-fitur yang ada. Contoh klasifikasi adalah memisahkan email menjadi dua kategori, yaitu spam atau bukan spam. Dalam kasus ini, algoritma pembelajaran mesin akan menganalisis konten email untuk menentukan kategori yang sesuai.
4. Clustering :
Clustering (pengelompokan) adalah proses mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Contoh tersebut, yaitu memisahkan data konsumen ke dalam kelompok-kelompok berbeda berdasarkan preferensi belanja mereka, adalah contoh clustering. Dalam hal ini, algoritma akan mencari pola-pola yang memungkinkan pengelompokan konsumen berdasarkan perilaku belanja mereka.
5. Asosiasi :
Asosiasi melibatkan identifikasi hubungan antara item atau variabel dalam dataset. Contoh asosiasi, yaitu menemukan pola-pola pembelian yang sering muncul bersamaan seperti pembelian roti bersamaan dengan pembelian mentega di suatu toko. Dalam hal ini, algoritma akan mencari pola-pola asosiasi yang mengungkapkan hubungan pembelian antar item.
1. Estimasi :
Estimasi melibatkan prediksi atau perkiraan angka tertentu berdasarkan data yang ada. Contoh tersebut, yaitu memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar tidur, dan lokasi geografis, adalah contoh estimasi. Dalam hal ini, kita menggunakan data yang ada untuk membuat perkiraan harga rumah yang mungkin sesuai dengan karakteristik tertentu.
2. Forecasting :
Forecasting (peramalan) melibatkan prediksi tren atau kejadian di masa depan berdasarkan data historis dan variabel lain. Contoh yang diberikan, yaitu memprediksi penjualan bulanan suatu produk berdasarkan tren penjualan tahun sebelumnya dan data ekonomi terkini, adalah peramalan. Dalam hal ini, kita menganalisis data penjualan masa lalu untuk memperkirakan bagaimana penjualan produk akan terjadi di bulan-bulan mendatang.
3. Klasifikasi :
Klasifikasi melibatkan pengelompokan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda berdasarkan fitur-fitur yang ada. Contoh klasifikasi adalah memisahkan email menjadi dua kategori, yaitu spam atau bukan spam. Dalam kasus ini, algoritma pembelajaran mesin akan menganalisis konten email untuk menentukan kategori yang sesuai.
4. Clustering :
Clustering (pengelompokan) adalah proses mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Contoh tersebut, yaitu memisahkan data konsumen ke dalam kelompok-kelompok berbeda berdasarkan preferensi belanja mereka, adalah contoh clustering. Dalam hal ini, algoritma akan mencari pola-pola yang memungkinkan pengelompokan konsumen berdasarkan perilaku belanja mereka.
5. Asosiasi :
Asosiasi melibatkan identifikasi hubungan antara item atau variabel dalam dataset. Contoh asosiasi, yaitu menemukan pola-pola pembelian yang sering muncul bersamaan seperti pembelian roti bersamaan dengan pembelian mentega di suatu toko. Dalam hal ini, algoritma akan mencari pola-pola asosiasi yang mengungkapkan hubungan pembelian antar item.
In reply to BELLA AUDREY ZADIA 2143024
Re: Forum tugas contoh kasus task mesin learning
KELOMPOK 7
1. Estimasi: Mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengestimasi harga rumah berdasarkan berbagai fitur seperti lokasi, jumlah kamar, luas tanah, dan lainnya.
2. Peramalan (Forecasting): Mesin pembelajaran digunakan dalam peramalan cuaca, di mana ia dapat memproses data historis dan saat ini untuk memprediksi kondisi cuaca di masa depan.
3. Klasifikasi: Dalam pengolahan citra medis, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar-gambar berdasarkan apakah terdapat penyakit tertentu atau tidak, seperti kanker.
4. Klastering: Dalam analisis data pelanggan, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka, membantu perusahaan dalam targeting pemasaran yang lebih efektif.
5. Asosiasi: Dalam e-commerce, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk menentukan asosiasi antara produk yang dibeli bersama-sama oleh pelanggan, memungkinkan toko online untuk merekomendasikan produk tambahan kepada pelanggan.
1. Estimasi: Mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengestimasi harga rumah berdasarkan berbagai fitur seperti lokasi, jumlah kamar, luas tanah, dan lainnya.
2. Peramalan (Forecasting): Mesin pembelajaran digunakan dalam peramalan cuaca, di mana ia dapat memproses data historis dan saat ini untuk memprediksi kondisi cuaca di masa depan.
3. Klasifikasi: Dalam pengolahan citra medis, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar-gambar berdasarkan apakah terdapat penyakit tertentu atau tidak, seperti kanker.
4. Klastering: Dalam analisis data pelanggan, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka, membantu perusahaan dalam targeting pemasaran yang lebih efektif.
5. Asosiasi: Dalam e-commerce, mesin pembelajaran dapat digunakan untuk menentukan asosiasi antara produk yang dibeli bersama-sama oleh pelanggan, memungkinkan toko online untuk merekomendasikan produk tambahan kepada pelanggan.
KELOMPOK 1 :
1. Riyono Adi Prayoga (2143076)
2. Michael steeven (2143093)
3. Rafidan Anwar (2143012)
4. Helmelya Putri Jelita(2143018)
5. Agus Aulia Rahman (2143009)
6. Ferdi Ramadhan (2143088)
1) ESTIMASI:
Estimasi Waktu Perjalanan: Aplikasi seperti Google Maps menggunakan machine learning
untuk mengestimasi waktu perjalanan berdasarkan lalu lintas, pola perjalanan, dan waktu
sebelumnya.
2) FORECASTING (PERAMALAN):
Peramalan Penjualan: Bisnis dapat menggunakan machine learning untuk meramalkan
penjualan produk mereka berdasarkan data historis, promosi, musim, dan faktor-faktor
lainnya.
3) KLASIFIKASI:
Klasifikasi Email Spam: Sistem filter spam menggunakan machine learning untuk
mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam berdasarkan isi teks dan fitur
lainnya.
4) CLUSTERING (KLASTERISASI):
Segmentasi Pelanggan: Dalam bisnis e-commerce, machine learning digunakan untuk
mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, sehingga perusahaan dapat
menyediakan rekomendasi yang lebih tepat.
Segmentasi Pelanggan: Dalam bisnis e-commerce, machine learning digunakan untuk
mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, sehingga perusahaan dapat
menyediakan rekomendasi yang lebih tepat.
5) ASOSIASI:
Rekomendasi Produk: Dalam e-commerce, sistem rekomendasi menggunakan analisis
asosiasi untuk menemukan hubungan antara produk yang dibeli oleh pelanggan sehingga
dapat merekomendasikan produk tambahan.
Rekomendasi Produk: Dalam e-commerce, sistem rekomendasi menggunakan analisis
asosiasi untuk menemukan hubungan antara produk yang dibeli oleh pelanggan sehingga
dapat merekomendasikan produk tambahan.
KELOMPOK 3
- Estimasi adalah proses memprediksi nilai numerik dari suatu variabel target berdasarkan data historis atau fitur yang diberikan. Contoh: memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar tidur, lokasi, dll.
- Forcasting adalah proses memprediksi nilai variabel target di masa depan berdasarkan data historis atau tren yang ada. Contoh: memprediksi penjualan bulanan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya, musim, permintaan pasar, dll.
- Klasifikasi adalah proses memprediksi kelas atau kategori dari suatu data berdasarkan fitur yang diberikan. Contoh: memprediksi jenis bunga iris berdasarkan panjang dan lebar kelopak dan mahkota.
- Clustering adalah proses mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau kemiripan fitur yang dimiliki. Contoh: mengelompokkan pelanggan berdasarkan demografi, perilaku belanja, preferensi produk, dll.
- Asosiasi adalah proses menemukan aturan atau pola yang menggambarkan hubungan antara item-item yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi. Contoh: menemukan barang-barang yang sering dibeli bersama oleh pelanggan di supermarket.
- Estimasi adalah proses memprediksi nilai numerik dari suatu variabel target berdasarkan data historis atau fitur yang diberikan. Contoh: memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar tidur, lokasi, dll.
- Forcasting adalah proses memprediksi nilai variabel target di masa depan berdasarkan data historis atau tren yang ada. Contoh: memprediksi penjualan bulanan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya, musim, permintaan pasar, dll.
- Klasifikasi adalah proses memprediksi kelas atau kategori dari suatu data berdasarkan fitur yang diberikan. Contoh: memprediksi jenis bunga iris berdasarkan panjang dan lebar kelopak dan mahkota.
- Clustering adalah proses mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau kemiripan fitur yang dimiliki. Contoh: mengelompokkan pelanggan berdasarkan demografi, perilaku belanja, preferensi produk, dll.
- Asosiasi adalah proses menemukan aturan atau pola yang menggambarkan hubungan antara item-item yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi. Contoh: menemukan barang-barang yang sering dibeli bersama oleh pelanggan di supermarket.
KELOMPOK 2
1.Estimasi
Prediksi Harga Rumah : Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti lokasi, ukuran, dan jumlah kamar tidur. Model pembelajaran mesin dapat dibor dengan data historis harga rumah dan fitur-fiturnya untuk memprediksi rumah baru.
2.Forecast
Peramalan Keuangan : Peramalan dapat untuk memprediksi kinerja keuangan dimasa depan berdasarkan data keuangan historis, faktor-faktor seperti pertumbuhan ekonomi dan perubahan regulasi.
3.Cluster
Segmentasi Pelanggan : Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan preferensi, kebutuhan, dan karakteristik yang berbeda. Dengan membagi pelanggan menjadi kelompok-kelompok terpisah, perusahaan dapat mengarahkan upaya pemasaran dengan lebih efektif.
4.Classification
Klasifikasi naskah tulisan tangan: Text classification dapat digunakan untuk mengklasifikasikan naskah tulisan tangan ke dalam karakter tertentu seperti angka atau huruf.
5.Assosiation
Feature engineering: Associate machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling penting dalam data dan mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan oleh model machine learning.
1.Estimasi
Prediksi Harga Rumah : Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti lokasi, ukuran, dan jumlah kamar tidur. Model pembelajaran mesin dapat dibor dengan data historis harga rumah dan fitur-fiturnya untuk memprediksi rumah baru.
2.Forecast
Peramalan Keuangan : Peramalan dapat untuk memprediksi kinerja keuangan dimasa depan berdasarkan data keuangan historis, faktor-faktor seperti pertumbuhan ekonomi dan perubahan regulasi.
3.Cluster
Segmentasi Pelanggan : Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan preferensi, kebutuhan, dan karakteristik yang berbeda. Dengan membagi pelanggan menjadi kelompok-kelompok terpisah, perusahaan dapat mengarahkan upaya pemasaran dengan lebih efektif.
4.Classification
Klasifikasi naskah tulisan tangan: Text classification dapat digunakan untuk mengklasifikasikan naskah tulisan tangan ke dalam karakter tertentu seperti angka atau huruf.
5.Assosiation
Feature engineering: Associate machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling penting dalam data dan mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan oleh model machine learning.
KELOMPOK 6
1). Estimation (Estimasi): Misalnya, dalam regresi linear, kita dapat memprediksi harga
rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas tanah dan jumlah kamar.
2). Forecasting (Peramalan): Dalam machine learning, kita dapat menggunakan model
peramalan seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) untuk
meramalkan penjualan bulanan suatu produk.
3). Klasifikasi: klasifikasi dapat digunakan untuk memonitor kesehatan pasien berdasarkan
data sensor, seperti detak jantung atau tingkat glukosa dalam darah, untuk
mengidentifikasi potensi masalah kesehatan tubuh.
4). Clustering (Pengelompokan):
Contoh penggunaan clustering adalah dalam segmentasi
pelanggan, di mana data pelanggan dikelompokkan berdasarkan preferensi atau perilaku
yang serupa.
5). Association (Asosiasi): Contohnya yaitu dalam analisis keranjang belanja, kita dapat
menggunakan algoritma asosiasi seperti Apriori untuk menentukan item-item yang
sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.
1). Estimation (Estimasi): Misalnya, dalam regresi linear, kita dapat memprediksi harga
rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas tanah dan jumlah kamar.
2). Forecasting (Peramalan): Dalam machine learning, kita dapat menggunakan model
peramalan seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) untuk
meramalkan penjualan bulanan suatu produk.
3). Klasifikasi: klasifikasi dapat digunakan untuk memonitor kesehatan pasien berdasarkan
data sensor, seperti detak jantung atau tingkat glukosa dalam darah, untuk
mengidentifikasi potensi masalah kesehatan tubuh.
4). Clustering (Pengelompokan):
Contoh penggunaan clustering adalah dalam segmentasi
pelanggan, di mana data pelanggan dikelompokkan berdasarkan preferensi atau perilaku
yang serupa.
5). Association (Asosiasi): Contohnya yaitu dalam analisis keranjang belanja, kita dapat
menggunakan algoritma asosiasi seperti Apriori untuk menentukan item-item yang
sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.