stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Samia Suluhu
Kehidupan Pribadi dan Pendidikan

Samia Suluhu Hassan lahir di Zanzibar pada 27 Januari 1960 di Kesultanan Zanzibar. Empat tahun setelah Samia lahir, Zanzibar bergabung dengan Tanganyika menjadi sebuah Negara, yakni Tanzania. Samia menyelesaikan pendidikan menengahnya pada tahun 1977, dan mulai bekerja sebagai seorang pekerja kantoran. Beberapa tahun kemudian ia menikah dengan Hafidh Ameir, seorang petani di Tanzania. Mereka dikaruniai tiga orang anak laki-laki dan seorang anak perempuan. Anak keduanya, yakni Wanu Hafidh Ameir yang lahir pada tahun 1982 kini menjadi salah satu anggota legislatif Zanzibar.
Pada tahun 1986, ia lulus dari Universitas Mzumbe dengan mengambil jurusan administrasi publik. Tahun 1992 hingga 1994 Samia mengambil studi lanjutan (S2) di University of Manchester.
Pranala luar

Professional Newsletter Production by Samia Suluhu et al., (PDF) 2005, OUT/NSHU.
| l b Presiden Tanzania |
| --- | --- | --- | --- |
|  |  Julius Nyerere  Ali Hassan Mwinyi  Benjamin Mkapa  Jakaya Kikwete  John Magufuli  Samia Suluhu (Dirancang)  |  Julius Nyerere  Ali Hassan Mwinyi  Benjamin Mkapa  Jakaya Kikwete  John Magufuli  Samia Suluhu (Dirancang)  |  |
Segorogunung, Ngargoyoso, Karanganyar

Segorogunung adalah desa di kecamatan Ngargoyoso, Karanganyar, Jawa Tengah, Indonesia.
Pembagian wilayah

Desa Segorogunung terdiri dari dusun/dukuh:
Dukuh
Mener
Ngledok
Nglerak
Sawit
Sedonorejo
Segorogunung
Ida Bagus Putu Dunia

| Ida Bagus Putu Dunia |
| --- | --- |

 
Kepala Staf TNI Angkatan Udara ke-19
Masa jabatan 17 Desember 2012 – 2 Januari 2015
Presiden: Susilo Bambang Yudhoyono Joko Widodo
Pendahulu Imam SufaatPengganti Agus Supriatna
 
Informasi pribadi
Lahir: 20 Februari 1957 (umur 67)  Tabanan, Bali, Indonesia
Kebangsaan: Indonesia
Suami/istri: Ida Ayu Kumala
Anak: Ida Ayu K. Satyawati Ida Bagus Jagannatha
Orang tua: Ida Bagus Made T. (Ayah) Dayu Ketut Nur (Ibu)
Almamater: Akademi Angkatan Udara (1981)
Pekerjaan: Tentara
Penghargaan sipil: Adi Makayasa (1981)
Karier militer
Pihak:  Indonesia
Dinas/cabang:  TNI Angkatan Udara
Masa dinas: 1981–2015
Pangkat:  Marsekal TNI
NRP: 504808
Satuan: Korps Penerbang
Pertempuran/perang: Operasi Seroja


Sunting kotak info • L • B
 
Ida Bagus Putu Dunia (lahir 20 Februari 1957
) adalah perwira tinggi Tentara Nasional Indonesia dan pernah menjadi Kepala Staf Tentara Nasional Indonesia Angkatan Udara (KSAU) ke-19 yang dilantik Presiden Susilo Bambang Yudhoyono, di Istana Negara pada hari Senin, 17 Desember 2012. Putu Dunia mencatat sejarah sebagai KSAU pertama yang berasal dari Bali dan beragama Hindu. Putra daerah Tabanan tersebut menggantikan posisi Marsekal Imam Sufaat yang memasuki masa pensiun.
Keluarga

Putu Dunia merupakan putra pasangan Ida Bagus Made T. dan Dayu Ketut Nur. Ia beristrikan Ida Ayu Kumala, serta mempunyai dua anak, yang pertama bernama Ida Ayu K. Satyawati dan yang kedua Ida Bagus Jagannatha.
Karier

Ia adalah lulusan terbaik AAU tahun 1981 dan meraih penghargaan Bintang Adhi Makayasa. Ia juga alumnus Sekbang angkatan 27 tahun 1981. Marsekal Ida Bagus Putu Dunia mengawali kariernya di Wing 300 Kohanudnas, Lanud Iswahjudi, Madiun. Ia terpilih menjadi penerbang tempur A-4 Skyhawk di Skadron 12 Wing 300 Lanud Pekanbaru, yang kemudian beralih tugas ke Skadron Udara 11 di Lanud Hasanuddin, Makassar, sebagai penerbang untuk jenis pesawat sama. Kemudian melanjutkan ke Sekolah Instruktur Penerbang, Sekkau angkatan 49, Seskoau dan Sesko TNI.
Di Lanud Hasanuddin inilah ia sempat menjabat Komandan Skadron Udara 11 Lanud Hasanudin, dan beberapa tahun kemudian menjadi Komandan Lanud Hasanuddin. Ia kemudian dipromosikan menjadi Panglima Komando Operasi Sektor Pertahanan Udara Nasional (Pangkosekhanudnas) IV Biak, Papua.
Putu Dunia juga banyak menjabat di komandan pendidikan. Dia pernah menjadi Gubernur Akademi Angkatan Udara, Asisten Personel KSAU dan Komandan Sesko TNI hingga menyandang bintang tiga di bahunya.
Riwayat jabatan

Penerbang Wing 300 Kohanudnas, Lanud Iswahjudi
Penerbang tempur A-4 Skyhawk di Skadron 12 Wing 300 Lanud Pekanbaru
Penerbang Skadron Udara 11 di Lanud Hasanuddin, Makassar
Dan Skadron Udara 11 Lanud Hasanuddin
Paban III/Lat Staf Operasi Mabesau Jakarta
Atase Pertahanan Kedubes RI di Kuala Lumpur, Malaysia (2000)
Komandan Lanud Hasanuddin (2008)
Panglima Kosekhanudnas IV Biak (2010)
Pa Sahli Tk. III Bid Ekkudag Panglima TNI (2010)
Gubernur AAU (2011)
Asisten Personel KSAU (2011)
Komandan Sesko TNI (2012)
KSAU (2012)
Pati Mabes AU (2015)
Penulis karya, menerbitkan buku berjudul Menembus Langit (2019).
Penghargaan > Penghargaan

| Brevet Kehormatan |
| --- | --- |
: Brevet Wira Waskita Pomau
: Pilot Wing Badge (Royal Thai Air Force)
: Pilot Wing Badge (Republic of Singapore Air Force)
: Pilot Wing Badge (Royal Malaysian Air Force)
Buku

Menembus Langit (2019)
SD Negeri Srengseng Sawah 01 Pagi

| SD Negeri Srengseng Sawah 01> Informasi |
| --- | --- |
Didirikan: 1985; 40 tahun lalu (1985)
Akreditasi: A
Nomor Pokok Sekolah Nasional: 20102247
Kepala Sekolah: Zainuddin
Rentang kelas: I, II, III, IV, V, VI
Kurikulum: Kurikulum 2013
Jumlah siswa: 620 siswa (per 2022/2023)
Status: Negeri
Alamat
Lokasi: Jalan Moch. Kahfi II No.16, RT.1/RW.5, Srengseng Sawah, Jagakarsa, Jakarta Selatan, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia
Surel: sdnnolsatu@yahoo.com
Moto
SDN Srengseng Sawah 01 adalah sebuah Sekolah Dasar Negeri di Jakarta, Indonesia. Sekolah ini terletak di Jalan Moch. Kahfi II No.16, RT.1/RW.5, Srengseng Sawah, Kec. Jagakarsa, Jakarta Selatan. Sekolah ini mendapat akreditasi A berdasarkan surat keputusan nomor 255/BAP-SM/DKI/2017 tanggal 27 November 2017.
Fasilitas

Ruang Kelas
Ruang Perpustakaan
Ruang Guru
Ruang Kepala Sekolah
Lab IPA
Musala
Ruang UKS
Toilet
Lapangan Sepak Bola
Ruang TU
Kantin
Tempat Parkir
Lihat Pula

Sekolah dasar Indonesia
Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia
Daftar sekolah dasar negeri di Indonesia
Daftar sekolah dasar negeri di Jakarta
Pemelajaran mesin

Pemelajaran mesin (bahasa Inggris: machine learning atau disingkat dengan ML) adalah sub-bidang kecerdasan buatan yang berkaitan dengan pengembangan dan studi algoritma statistik yang dirancang untuk dapat belajar secara mandiri dari data, kemudian menggunakan pembelajaran tersebut untuk menggeneralisasi dan menangani data baru yang belum pernah ditemui sebelumnya, sehingga sistem ML dapat menjalankan tugas-tugas tertentu tanpa memerlukan instruksi eksplisit yang terprogram sebelumnya. Belakangan, jaringan syaraf tiruan generatif telah menunjukkan performa yang mengungguli berbagai pendekatan konvensional dalam berbagai bidang.
Pendekatan pemelajaran mesin telah diimplementasikan di banyak bidang, seperti model bahasa besar (large language model (LLM)), visi komputer, pengenalan ucapan, penyaringan email, agrikultur, dan kedokteran. Bidang-bidang ini membutuhkan kemampuan untuk menangani tugas-tugas kompleks yang sulit dan mahal jika dikembangkan dengan algoritma tradisional. Pemelajaran mesin dikenal dalam aplikasinya dalam menyelesaikan masalah bisnis dengan nama analisis prediktif. Meskipun tidak semua algoritma pemelajaran mesin didasarkan pada statistik, statistik komputasional adalah sumber penting dari metode-metode di bidang ini.
Landasan matematis dari pemelajaran mesin diambil dari metode optimisasi matematis (pemrograman matematis). Penggalian data (data mining), bidang studi paralel yang erat kaitannya, berfokus pada analisis data eksploratif melalui pemelajaran tak terarah.  Dari perspektif teoretis, kerangka PAC (Probably Approximately Correct) learning memberikan model untuk mendeskripsikan ML.
Definisi

Mesin yang dimaksud di sini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati kepada ‘sistem’, bukan mesin 'mekanik'. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, dan mengikuti perintah. Pemelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang didapat berdasarkan pada pemelajaran data, atau sebuah studi yang mempelajari cara untuk memprogram sebuah komputer untuk belajar. Inti dari pemelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan bahwa pemelajaran mesin adalah bidang studi yang memberikan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Kemampuan belajar yang menjadi dominan ditentukan oleh kemampuan perangkat lunak atau alogaritmanya. Implementasi kemampuan belajar dapat dicapai dengan berbagai teknik, ada yang menggunakan kaidah (rule), ada yang menggunakan statistika, ada yang menggunakan pendekatan fisiologi yaitu sistem saraf manusia atau disebut dengan ANN (artificial neural network) atau jaringan saraf tiruan. Pemelajaran mesin dapat berfungsi untuk beradaptasi dengan suatu keadaan yang baru, serta untuk mendeteksi dan memperkirakan suatu pola.
Sejarah

Lihat pula: Garis waktu pemelajaran mesin
Pada tahun 1951, John McCarthy yang baru saja mendapatkan gelar PhD meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya membawa peneliti Amerika Serikat yang memiliki ketertarikan pada teori automata, jaring saraf, dan studi mengenai kecerdasan menjadi satu. Mereka mengorganisir sebuah lokakarya di Dartmouth College di Hanover, New Hampshire pada tahun 1956. Pada saat itulah dianggap menjadi tahun lahirnya kecerdasan buatan. Sejak awal, para peneliti kecerdasan buatan tidak segan membuat prediksi mengenai keberhasilan dari kecerdasan buatan ini. Pada awalnya kecerdasan buatan berkembang cukup pesat, hal ini disebabkan karena ekspektasi yang terlalu tinggi dari para peneliti di bidang ini. Hingga pada tahun 1974, bidang kecerdasan buatan mulai kurang diminati. Sampai pada tahun 1980, ketertarikan terhadap kecerdasan buatan sebagai bidang penelitian mulai bangkit kembali. Salah satu yang mendukung hal ini adalah hasil kerja Yarowsky (1995), ia melakukan percobaan menggunakan pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil diatas 96% untuk ke akuratan dari percobaannya. Setelah Yarowsky banyak orang-orang yang melakukan percobaan menggunakan pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil yang memuaskan, dari sinilah pemelajaran mesin dapat semakin berkembang hingga hari ini.
Hubungan dengan bidang lainnya > Kecerdasan buatan

Sebagai hasil dari upaya ilmiah, pemelajaran mesin berkembang dari penelitian tentang kecerdasan buatan (AI). Pada masa-masa awal AI sebagai suatu disiplin ilmu, beberapa peneliti tertarik untuk menjadikan mesin belajar dari data. Mereka berusaha melakukan pendekatan dengan berbagai metode simbolis, serta apa yang kemudian disebut sebagai jaringan syaraf tiruan yang kebanyakannya berupa perseptron dan ADALINE, yang kemudian dikenal sebagai penemuan ulang (reinvention) dari model linear umum statistik. Penalaran probabilistik juga digunakan, terutama dalam diagnosis medis otomatis.:488
Meskipun begitu, peningkatan fokus pada pendekatan logis, berbasis pengetahuan, menyebabkan terjadinya kesenjangan antara kecerdasan buatan dan pemelajaran mesin. Sistem penalaran probabilistik terkendala oleh masalah teoritis dan praktik dari akuisisi dan representasi data.:488 Pada tahun 1980, sistem pakar telah mendominasi AI, dan statistik tidak lagi disukai dan ditinggalkan. Penelitian pada pemelajaran berbasis simbolik/pengetahuan memang terus berlanjut di dalam AI, yang mengarah pada pemrograman logika induktif, tetapi jalur penelitian yang lebih statistik sekarang berada di luar bidang AI yang sebenarnya, yaitu di bidang pengenalan pola dan pencarian informasi. :708-710; 755 Selain itu, riset jaringan syaraf telah ditinggalkan oleh AI dan ilmu komputer pada waktu yang sama. Bidang ini kemudian dilanjutkan di luar bidang AI/Ilmu komputer, sebagai "koneksionisme", oleh para peneliti dari disiplin ilmu lain, termasuk Hopfield, Rumelhart, dan Hinton. Keberhasilan utama mereka datang pada pertengahan tahun 1980-an dengan ditemukannya kembali backpropagation.:25
Pemelajaran mesin (machine learning/ML) kemudian ditata ulang dan diakui sebagai bidang tersendiri, dan mulai berkembang pada tahun 1990-an. Mulai saat itu, bidang ini berubah tujuannya dari yang awalnya untuk mencapai kecerdasan buatan, menjadi untuk menyelesaikan masalah-masalah yang dapat dipecahkan yang bersifat praktis. Kejadian ini menyebabkan pergeseran fokus dari pendekatan simbolik yang diwarisi dari AI, ke arah metode dan pemodelan yang diambil dari statistika, yaitu logika fuzzy, dan teori probabilitas.
Hubungan dengan bidang lainnya > Penggalian data

Pembelajaran mesin dan penggalian data sering menggunakan metode yang sama dan saling tumpang tindih. Sementara pemelajaran mesin berfokus pada prediksi berdasarkan properti "yang sudah diketahui" yang diperoleh dari data pelatihan, penggalian data berfokus pada penemuan (observasi) properti "yang tidak diketahui" sebelumnya dalam data (ini merupakan langkah analisis dari penemuan pengetahuan dalam basis data). Penggalian data menggunakan banyak metode pemelajaran mesin, tetapi dengan tujuan yang berbeda; di sisi lain, pemelajaran mesin juga menggunakan metode penggalian data sebagai pemelajaran tak terawasi atau sebagai langkah prapemrosesan untuk meningkatkan akurasi pemelajar. Sebagian besar kerancuan antara dua komunitas penelitian ini (yang sering memiliki konferensi dan jurnal terpisah, ECML PKDD menjadi pengecualian utama) berasal dari asumsi dasar yang mereka gunakan, yaitu dalam pemelajaran mesin, performa biasanya dievaluasi dengan mempertimbangkan kemampuan untuk "mereproduksi" pengetahuan yang sudah diketahui, sedangkan  penemuan pengetahuan dan penggalian data (KDD) memiliki tugas utama untuk menemukan pengetahuan yang sebelumnya "tidak diketahui". Jika dibandingkan dengan pengetahuan yang sudah diketahui, suatu metode yang tidak terinformasi (unsupervised) akan dengan mudah dikalahkan oleh metode lain yang terawasi, sedangkan dalam tugas KDD, metode yang terawasi tidak dapat digunakan karena tidak tersedianya data pelatihan.
Pemelajaran mesin juga memiliki hubungan yang erat dengan Optimasi matematis: banyak masalah pemelajaran yang dirumuskan sebagai minimalisasi dari beberapa fungsi kerugian dalam satu set pelatihan. Fungsi kerugian mengekspresikan selisih antara prediksi model yang sedang dilatih dan contoh masalah yang sebenarnya (misalnya, dalam klasifikasi, seseorang ingin memberikan label pada contoh, dan model dilatih untuk memprediksi dengan benar label yang telah ditetapkan sebelumnya dari sekumpulan contoh).
Hubungan dengan bidang lainnya > Generalisasi

Perbedaan antara pengoptimalan dan pemelajaran mesin muncul dari tujuan generalisasi (pemelajaran). Sementara algoritma pengoptimalan dapat meminimalkan kerugian pada kumpulan data pelatihan, pemelajaran mesin berkaitan dengan meminimalkan kerugian pada sampel yang tidak terlihat. Karakterisasi generalisasi berbagai algoritma pembelajaran adalah topik aktif penelitian saat ini, terutama untuk algoritma pemelajaran dalam.
Hubungan dengan bidang lainnya > Statistik

Pemelajaran mesin dan statistika adalah bidang yang berkaitan erat dari segi metode, tetapi memiliki tujuan utama yang berbeda, yaitu statistika mengambil kesimpulan statistik dari sampel, sedangkan pemelajaran mesin menemukan pola prediksi yang dapat digeneralisasi. Menurut Michael I. Jordan, ide-ide pemelajaran mesin, mulai dari prinsip-prinsip metodologis hingga alat-alat teoritis, memiliki pra-sejarah yang panjang di bidang statistika. Ia juga mengusulkan istilah ilmu data sebagai tempat penampung (placeholder) untuk menyebut keseluruhan bidang tersebut.
Analisis statistik konvensional memerlukan pemilihan model yang paling cocok untuk kumpulan data penelitian secara priori. Selain itu, hanya variabel yang penting atau relevan berdasarkan pengalaman sebelumnya yang disertakan untuk dianalisis. Sebaliknya, pemelajaran mesin tidak dibangun di atas model yang sudah terstruktur sebelumnya, melainkan menggunakan data untuk membentuk model yang ada untuk mendeteksi pola-pola yang ada. Semakin banyak variabel (input) yang digunakan untuk melatih model, semakin akurat model akhir yang dihasilkan.
Leo Breiman membedakan dua paradigma pemodelan statistik: model data dan model algoritmik, dengan "model algoritmik" kurang lebih berarti algoritma pemelajaran mesin seperti Random Forest.
Beberapa ahli statistik mengadopsi metode dari pemelajaran mesin, yang mengarah pada bidang gabungan yang mereka sebut sebagai pemelajaran statistik.
Hubungan dengan bidang lainnya > Fisika

Teknik analitis dan komputasi yang diturunkan dari ilmu fisika yang mengakar pada sistem yang tidak teratur dapat diperluas ke permasalahan berskala besar, termasuk pemelajaran mesin, misalnya, untuk menganalisis ruang bobot jaringan syaraf tiruan dalam. Dengan demikian, fisika statistik dimaksudkan untuk menemukan aplikasi dalam bidang diagnostik medis.
Perbedaan dengan penggalian data

Penggalian data (data mining) adalah sebuah proses untuk menemukan pengetahuan, ketertarikan, dan pola baru dalam bentuk model yang deskriptif, dapat dimengerti, dan prediktif dari data dalam skala besar. Dengan kata lain data mining merupakan ekstraksi atau penggalian pengetahuan yang diinginkan dari data dalam jumlah yang sangat besar.
Dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pada pemelajaran mesin berkaitan dengan studi, desain dan pengembangan dari suatu algoritma yang dapat memungkinkan sebuah komputer dapat belajar tanpa harus diprogram secara eksplisit. Sedangkan pada data mining dilakukan proses yang dimulai dari data yang tidak terstruktur lalu diekstrak agar mendapatkan suatu pengetahuan ataupun sebuah pola yang belum diketahui. Selama proses data mining itulah algoritma dari pemelajaran mesin digunakan.
Tipe algoritma

algoritma dalam pemelajaran mesin dapat dikelompokkan berdasarkan masukan dan keluaran yang diharapkan dari algoritma.
Pemelajaran terarah (supervised learning) membuat fungsi yang memetakan masukan ke keluaran yang dikehendaki, misalnya pada pengelompokan (klasifikasi).
Pemelajaran tak terarah (unsupervised learning) memodelkan himpunan masukan, seperti penggolongan (clustering).
Pemelajaran semi terarah (semi-supervised learning), yakni tipe yang menggabungkan antara supervised dan unsupervised untuk menghasilkan suatu fungsi.
Reinforcement learning: Tipe ini mengajarkan bagaimana cara bertindak untuk menghadapi suatu masalah, yang suatu tindakan itu mempunyai dampak. Adalah sebuah algoritma pemelajaran yang diterapkan pada agen cerdas agar ia dapat menyesuaikan dengan kondisi dilingkungannya, hal ini dicapai dengan cara memaksimalkan nilai dari hadiah ‘reward’ yang dapat dicapai. Suatu hadiah didefinisikan sebuah tanggapan balik ‘feedback’ dari tindakan agen bahwa sesuatu baik terjadi .Sebagai contoh, sangatlah sulit untuk memrogram sebuah agen untuk menerbangkan sebuah helikopter, tetapi dengan memberikan beberapa nilai negatif untuk menabrak, bergoyang-goyang, serta melenceng dari jalur tujuan perlahan-lahan agen tersebut dapat belajar menerbangkan helikopter dengan lebih baik.
Pemelajaran berkembang (developmental learning algorithm) adalah sebuah bidang yang bertujuan untuk mempelajari mekanisme pengembangan, arsiterktur, dan batasan yang memungkinkan dibuatnya metode pemelajaran yang berlaku seumur hidup, serta bersifat terbuka terhadap kemampuan dan pengetahuan untuk dipasangkan kepada mesin.
Transduction: Tipe ini hampir mirip dengan Supervised Learning, tapi tidak secara jelas untuk membangun suatu fungsi melainkan mencoba memprediksi output baru yang berdasarkan dari input baru, masukan pelatihan input dan output
Learning to learn: Tipe ini menggunakan algoritma untuk mempelajari yang sebelumnya.
Contoh pendekatan > Pohon keputusan

Pemelajaran pohon keputusan bisa dijadikan sebagai model prediktif yang dapat memetakan pengamatan sebuah pilihan ke kesimpulan target dari pilihan tersebut. Pohon keputusan memiliki pendekatan pemodelan prediksi menggunakan statistik, data mining, dan pemelajaran mesin. Pada pohon keputusan ini node-node daunnya akan merepresentasikan label kelas, sedangkan cabangnya merepresentasikan kaitan dari fitur-fitur yang dapat menuntun menuju label kelas yang ada. Pemelajaran pohon keputusan merupakan representasi sederhana untuk contoh pengklasifikasian. pemelajaran pohon keputusan merupakan salah satu teknik dari supervised learning. Terdapat banyak algoritma pohon keputusan, diantaranya adalah id3 (iterative dichotomiser 3), c4.5, cart (classification and regression tree), CHAID (CHi-squared Automatic Interaction Detector), MARS, dan lain-lain.
Sebagai contoh pohon keputusan dapat digunakan untuk penyaringan email. Dengan memasukan fitur-fitur dari email yang telah ditentukan menjadi cabangnya, dan nantinya cabang-cabang tersebut memiliki daun yang dapat menentukan email tersebut masuk ke label yang mana yang telah tersedia.
Contoh pendekatan > Jaringan saraf tiruan

Jaringan saraf tiruan (artificial neural network) adalah sebuah algoritma yang didesain untuk memodelkan cara kerja jaringan saraf dalam melakukan suatu pekerjaan atau fungsi tertentu. Jaringan ini biasanya diimplementasikan dengan menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan dalam sebuah perangkat lunak di dalam komputer digital.
Contoh pendekatan > Pengelompokan

Pengelompokan (clustering) merupakan salah satu pemelajaran yang tergolong dalam pemelajaran yang tidak memerlukan contoh (unsupervised learning). Definisi sederhana dari pengelompokan adalah sebuah proses untuk mengorganisasikan objek menjadi beberapa kelompok yang memiliki anggota yang mirip dalam hal tertentu. algoritma pengelompokan menerima sekumpulan masukan dan kemudian membuat sebuah pembagian (kelompok-kelompok) dari masukan tersebut. Dua masukan yang berada pada kelompok yang sama seharusnya memiliki banyak kesamaan dibandingkan dengan dua masukan yang berada pada kelompok yang berbeda.
Sebagai contoh, para astronom harus melakukan pengelompokan untuk menentukan tipe dari bintang-bintang berdasarkan data spektrum dari ratusan ribu bintang sehingga pada akhirnya mendapatkan istilah seperti “red giant” dan “white dwarf”.
Contoh pendekatan > Jaringan Bayes

Bayesian network diciptakan karena adanya penelitian 'Alasan Probabilistik dalam Kecerdasan Sistem oleh Judea Pearl (1988) yang menuntun pada diterimanya probabilitas dan teori keputusan dalam kecerdasan buatan. Bayesian Network secara formal diciptakan untuk memungkinkan representasi yang efisien, dan penalaran yang teliti dengan, pengetahuan pasti. Bayesian network memungkinkan untuk dapat belajar dari pengalaman serta menggabungkan kecerdasan buatan yang terbaik dan jaringan saraf. Bayesian network merupakan keluarga dari model graf probabilistik. Struktur graf ini digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan dari suatu domain yang belum pasti. Nantinya setiap node yang ada pada graf merepresentasikan variabel acak, dimana sisi-sisi antar node tersebut merepresentasikan probabilitas ketergantungan antar variabel yang acak tersebut.