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

a. 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. Apabila terjadi perbedaan antara pola output hasil pembelajaran dengan pola output target, maka akan muncul error. Dan jika nilai error ini masih cukup besar, itu berarti masih perlu dilakukan pembelajaran yang lebih lanjut.

Dalam teknik supervised learning, maka sebuah program harus dapat membuat klasifikasi – klasifikasi dari contoh- contoh yang telah diberikan.

Misalnya sebuah program diberikan benda berupa bangku dan meja, maka setelah beberapa contoh, program tersebut harus dapat memilah- milah objek ke dalam klasifikasi yang cocok.
Kesulitan dari supervised learning adalah kita tidak dapat membuat klasifikasi yang benar. Dapat dimungkinkan program akan salah dalam mengklasifikasi sebuah objek setelah dilatih. Oleh karena itu, selain menggunakan training set kita juga memberikan test set. Dari situ kita akan mengukur persentase keberhasilannya. Semakin tinggi berarti semakin baik program tersebut.
Persentase tersebut dapat ditingkatkan dengan diketahuinya temporal dependence dari sebuah data. Misalnya diketahui bahwa 70% mahasiswa dari jurusan Teknik Informatika adalah laki- laki dan 80% mahasiswa dari jurusan Sastra adalah wanita. Maka program tersebut akan dapat mengklasifikasi dengan lebih baik.

Contoh penggunaan metode supervised learning adalah hebbian (hebb rule), perceptron, hapfield, dan backpropagation.

b. 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.

Teknik ini menggunakan prosedur yang berusaha untuk mencari partisi dari sebuah pola. Unsupervised learning mempelajari bagaimana sebuah sistem dapat belajar untuk merepresentasikan pola input dalam cara yang menggambarkan struktur statistikal dari keseluruhan pola input.
Berbeda dari supervised learning, unsupervised learning tidak memiliki target output yang eksplisit atau tidak ada pengklasifikasian input.
Dalam machine learning, teknik unsupervised sangat penting. Hal ini dikarenakan cara bekerjanya mirip dengan cara bekerja otak manusia. Dalam melakukan pembelajaran, tidak ada informasi dari contoh yang tersedia. Oleh karena itu, unsupervised learning menjadi ese

Contoh penggunaan metode unsupervised ini adalah competitive, LVQ(Learning Vector Quantization), neocognitron.

c. 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?

Learning Decision Tree adalah sebuah struktur pohon yang dimana setiap node dari  pohon ini merepresentasikan atribut yang telah diuji, setiap cabang merupakan suatu pembagian hasil uji, dan node daun merepresentasikan kelompok kelas tertentu. Level node teratas dari sebuah Decision Tree adalah node akar 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 Learning Decision Tree,yaitu :
• Diagnosa penyakit tertentu, seperti hipertensi, kanker, stroke dan lain-lain
• Pemilihan produk seperti rumah, kendaraan, komputer dan lain-lain
• Pemilihan pegawai teladan sesuai dengan kriteria tertentu
• Deteksi gangguan pada computer atau jaringan computer seperti Deteksi Entrusi, deteksi virus (Trojan dan varians), dan lain-lain