Coba ceritain soal Pemelajaran terarah

Dalam pembelajaran terarah (), seseorang dapat melatih mesin dengan menggunakan data yang "diberi label". Artinya beberapa data sudah diberi label dengan jawaban yang benar. Ini dapat dibandingkan dengan pembelajaran yang berlangsung di hadapan pengawas atau guru. Algoritma pembelajaran yang terarah dapat mempelajari pola tersembunyi dari data pelatihan yang telah berlabel, hal ini akan membantu kita memprediksi hasil untuk data yang belum pernah dipelajari sebelumnya. Untuk dapat berhasil membangun, mengatur, dan menerapkan model mesin pembelajar yang terarah dengan akurasi tinggi, dibutuhkan waktu dan keahlian teknis dari tim peneliti-data (data scientist) yang sangat terampil. Selain itu, para peneliti data sebaiknya harus mampu membangun kembali model untuk memastikan prediksi yang dihasilkan tetap benar walaupun datanya berganti.

Pembelajaran terarah memungkinkan kita untuk mengumpulkan data atau menghasilkan keluaran data berdasarkan dari pengalaman sebelumnya. Hal ini dapat membantu mengoptimalkan kriteria kinerja berdasarkan pengalaman mesin. Pembelajaran terarah juga dapat membantu memecahkan berbagai jenis masalah komputasi dunia nyata.

Pada tahun 2006, Caruana, Rich  mempublikasikan hasil penelitiannya mengenai perbandingan secara empiris pemelajaran terarah dengan adanya Proyek Statlog di tahun 90-an. Mereka membandingakan beberapa pemelajaran terarah seperti Support Vector Machine (SVM), Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Nets), regresi logistik, naive bayes, pemelajaran berbasis memori, Hutan Acak (Random Forest), Decision Tree (Pohon Keputusan), Bagged Trees, Boosted Trees dan Boosted Stumps. Mereka melakukan pengujian performa terhadap efek kalibrasi model melalui Platt Scaling dan Regresi Isotonik. Hal yang perlu diangkat dari kary mereka adalah penggunaan berbagai macam kriteria pengujian performa mesin pemelajar.