1. Apa yang dimaksud supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning? berikan contoh masing-masing?

Supervised learning
Supervised learning merupakan suatu pembelajaran yang terawasi dimana jika output yang diharapkan telah diketahui sebelumnya. Biasanya pembelajaran ini dilakukan dengan menggunakan data yang telah ada. Pada metode ini, setiap pola yang diberikan kedalam jaringan saraf tiruan telah diketahui outputnya. Satu pola input akan diberikan ke satu neuron pada lapisan input. Pola ini akan dirambatkan di sepanjang jaringan syaraf hingga sampai ke neuron pada lapisan output. Lapisan output ini akan membangkitkan pola output yang nantinya akan dicocokkan dengan pola output targetnya. Nah, apabila terjadi perbedaan antara pola output hasil pembelajaran dengan pola output target, maka akan muncul error.

Contoh algoritma jaringan saraf tiruan yang mernggunakan metode supervised learning adalah boltzman, hapfield, dan backpropagation.

Unsupervised learning

Unsupervised learning merupakan pembelajan yang tidak terawasi dimana tidak memerlukan target output. Pada metode ini tidak dapat ditentukan hasil seperti apa yang diharapkan selama proses pembelajaran, nilai bobot yang disusun dalam proses range tertentu tergantung pada nilai output yang diberikan. Tujuan metode uinsupervised learning ini agar kita dapat mengelompokkan unit-unit yang hampir sama dalam satu area tertentu. Pembelajaran ini biasanya sangat cocok untuk klasifikasi pola.

Contoh algoritma jaringan saraf tiruan yang menggunakan metode unsupervised ini adalah competitive, hebbian, neocognitron.

Reinforcement learning

Reinforcement learning adalah sebuah teknik learning yang mempelajari aturan kontrol dengan cara berinteraksi dengan lingkungan yang masih asing. Ada 2 cara dalam teknik ini, teknik model-based dan teknik model-free.
Dalam teknik model-based, kita akan membuat sebuah subset berisi 4 tuple yang menggambarkan aksi, kondisi, hasil dan kondisi selanjutnya. Setelah mendapatkan subset yang cukup banyak maka kita dapat menghasilkan probability transition function dan reward function. Setelah mendapatkan kedua fungsi tersebut, kita dapat menggunakan dynamic programming untuk menghasilkan aturan yang paling optimal.
Dalam teknik model-free, kita tidak menyimpan subset yang berisi 4 tuple. Kita langsung menerapkan sebuah algoritma yang dapat langsung mengubah aturan kontrol menjadi lebih efisien.

2. Apa yang dimaksud dengan Learning Decision Tree dan berikan contohnya?

Decision tree adalah salah satu dari teknik decision analysis. Trie atau digital tree berasal dari kata retrival sesuai dengan fungsinya. Secara etimologi kata ini diucapkan sebagai ‘tree’. Meskipun mirip dengan penggunaan kata ‘try’ tetapi hal ini bertujuan untuk membedakannya dari general tree. Dalam ilmu komputer, trie, atau prefix tree adalah sebuah struktur data dengan representasi ordered tree yang digunakan untuk menyimpan associative array yang berupa string.

Decision Tree adalah sebuah struktur pohon, dimana setiap node pohon merepresentasikan atribut yang telah diuji, setiap cabang merupakan suatu pembagian hasil uji, dan node daun (leaf) merepresentasikan kelompok kelas tertentu. Level node teratas dari sebuah Decision Tree adalah node akar (root) yang biasanya berupa atribut yang paling memiliki pengaruh terbesar pada suatu kelas tertentu. Pada umumnya Decision Tree melakukan strategi pencarian secara top-down untuk solusinya. Pada proses mengklasifikasi data yang tidak diketahui, nilai atribut akan diuji dengan cara melacak jalur dari node akar (root) sampai node akhir (daun) dan kemudian akan diprediksi kelas yang dimiliki oleh suatu data baru tertentu.

Beberapa contoh pemakaian Decision Tree,yaitu :
• Diagnosa penyakit kanker, hipertensi , dan lain lain.
• Pemilihan produk seperti rumah, kendaraan, komputer.
• Pemilihan karyawan terbaik.
• Deteksi gangguan pada computer atau deteksi virus (Trojan dan varians)