exploringdatascience.com – Di tahun 2025, ketika semua orang bicara tentang AI, machine learning, dan ChatGPT-like model, ada satu profesi yang diam-diam jadi tulang punggung semuanya: Data Engineering. Tanpa data engineer, data scientist hanya punya tumpukan data kotor yang tak berguna, model AI tak bisa dilatih, dan bisnis tak bisa ambil keputusan real-time. Data engineering bukan…
exploringdatascience.com – Dalam dunia kecerdasan buatan yang berkembang pesat, para peneliti terus mencari cara agar model AI dapat belajar lebih cepat, lebih efisien, dan mampu memahami tugas yang semakin kompleks. Salah satu terobosan penting dalam beberapa tahun terakhir adalah Multi-Task Learning (MTL) — sebuah pendekatan yang memungkinkan satu model AI mempelajari beberapa tugas sekaligus dalam…
exploringdatascience.com – Di tengah percepatan revolusi kecerdasan buatan, Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) muncul sebagai paradigma baru yang menjanjikan transformasi mendalam di berbagai sektor. Berbeda dengan reinforcement learning (RL) tradisional yang melibatkan satu agen belajar dari lingkungan, MARL memungkinkan banyak agen AI belajar secara bersamaan, berinteraksi, berkolaborasi, atau bahkan bersaing untuk mencapai tujuan bersama atau individu….
exploringdatascience.com – Machine learning (ML) telah menjadi alat yang sangat berharga dalam berbagai bidang, termasuk di sektor kesehatan. Di Indonesia, penerapan ML dalam memprediksi penyebaran penyakit dapat membantu pengambil kebijakan dalam merumuskan strategi penanggulangan yang lebih efektif dan efisien. Dengan menggunakan algoritma ML, data historis mengenai kasus penyakit dapat dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren…
exploringdatascience.com – Dimensionality reduction, atau reduksi dimensi, adalah teknik penting dalam analisis data dan machine learning yang bertujuan menyederhanakan dataset besar dengan mengurangi jumlah fitur (variabel) tanpa kehilangan informasi penting. Di era big data 2025, di mana volume data global diperkirakan mencapai 181 zettabyte (Statista, 2025), teknik ini menjadi krusial untuk mengatasi kompleksitas data, meningkatkan…
exploringdatascience.com – Pada tahun 2025, penerapan machine learning (ML) dalam sektor kesehatan semakin berkembang pesat, memberikan dampak signifikan terhadap diagnosis, perawatan, dan manajemen data medis. Teknologi ini memungkinkan analisis data medis dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan tren yang sebelumnya sulit dideteksi. Salah satu aplikasi ML yang menonjol adalah dalam deteksi dini penyakit. Model…
exploringdatascience.com – Deteksi anomali adalah proses identifikasi pola, data, atau kejadian yang tidak biasa yang menyimpang secara signifikan dari perilaku normal dalam suatu dataset. Anomali, yang sering disebut sebagai outlier, dapat mengindikasikan kejadian penting seperti penipuan, kerusakan sistem, atau peristiwa langka lainnya. Teknik ini memiliki peran krusial di berbagai bidang, termasuk keamanan siber, keuangan, kesehatan,…
exploringdatascience.com – Evolutionary Algorithms (EA) adalah kelompok algoritma komputasi yang terinspirasi dari proses evolusi biologis, seperti seleksi alam, mutasi, dan rekombinasi genetik. Algoritma ini digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dan pencarian yang kompleks dengan meniru mekanisme evolusi dalam populasi solusi. EA sering digunakan dalam berbagai bidang, seperti kecerdasan buatan, optimasi, dan desain sistem, karena kemampuannya…
exploringdatascience.com – Random Forest adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin (machine learning) yang paling populer dan serbaguna, dikenal karena kemampuannya menghasilkan prediksi yang akurat dan stabil dalam berbagai aplikasi. Berbasis pada konsep ensemble learning, Random Forest menggabungkan kekuatan banyak pohon keputusan (decision trees) untuk mengatasi kelemahan model tunggal. Apa Itu Random Forest? Random Forest, yang…
exploringdatascience.com – Long Short-Term Memory (LSTM) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan (neural network) yang dirancang khusus untuk memproses dan memodelkan data berurutan, seperti teks, suara, atau deret waktu. Diperkenalkan pada tahun 1997 oleh Sepp Hochreiter dan Jürgen Schmidhuber, LSTM menjadi terobosan penting dalam bidang pembelajaran mesin (machine learning) karena kemampuannya untuk mengatasi masalah ketergantungan…
