Pemelajaran terarah

Pemelajaran terarah atau pemelajaran terbimbing adalah sebuah paradigma dalam pemelajaran mesin yang mana objek masukan dan nilai keluaran yang diinginkan digunakan untuk melatih suatu model. Data pelatihan diolah sehingga memungkinkan untuk dapat membangun suatu fungsi yang dapat memetakan data baru ke nilai keluaran yang diharapkan. Situasi yang optimal akan memungkinkan algoritma yang digunakan untuk dengan tepat menentukan nilai keluaran pada contoh yang belum pernah dilihat sebelumnya. Untuk mencapai hal ini, diperlukan algoritma pembelajaran untuk dapat menggeneralisasi data latih ke situasi baru dengan cara yang "masuk akal". Kualitas statistik dari suatu algoritma diukur melalui apa yang disebut sebagai kesalahan generalisasi. Pemelajaran terarah memungkinkan kita untuk mengumpulkan data atau menghasilkan keluaran data berdasarkan dari pengalaman sebelumnya. Hal ini dapat membantu mengoptimalkan kriteria kinerja berdasarkan pengalaman mesin. Pemelajaran 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, regresi logistik, naive bayes, pemelajaran berbasis memori, Hutan Acak, Decision Tree, 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.