### 1.10 Proses Belajar

Seperti yang sudah dijelaskan pada subbab sebelumnya, pada supervised
maupun _unsupervised learning_, kita ingin mengestimasi sesuatu dengan teknik
_machine learning_. Kinerja model pembelajaran berubah-ubah sesuai dengan
parameterw(parameter pembelajaran). Kinerja model diukur oleh fungsi
tujuan ( _utility function_ –saat latihan, _performance measure_ –saat melakukan
prediksi), yaitu mengoptimalkan nilai fungsi tertentu; misalnya meminimalkan
nilai _error_ (dijelaskan kemudian). Secara intuitif, _learning machine_ mirip
seperti saat manusia belajar. Kita awalnya membuat banyak kesalahan, tetapi
kita mengetahui atau diberi tahu mana yang benar. Untuk itu kita menyesuaikan
diri secara perlahan agar menjadi benar (iteratif). Inilah yang juga
dilakukan _learning machine_, yaitu mengubah-ubah parameterwuntuk mengoptimalkan
suatu fungsi tujuan. Akan tetapi, _machine learning_ membutuhkan
sangat banyak data. Sementara, manusia dapat belajar dengan contoh
yang sedikit. Perhatikan, dengan adanya parameterw, kamu mungkin
akan menganggap bahwa teknik _machine learning_ adalah fungsi-parametrik.
Sebenarnya, ada juga algoritma _machine learning_ non-parametrik, tetapi algoritham
parametrik yang lebih sering digunakan di masa buku ini ditulis.
Secara bahasa lebih matematis, kami beri contoh _supervised learning_. Kita
mempunyai distribusi klasifikasi asliq(y|x). Dari distribusi tersebut, kita
diberikan beberapa sampel pasangan _input-output_ {z 1 ,z 2 ,z 3 ,...,zn};zi =
(xi,yi). Kita membuat modelp(y |x,w). Awalnya diberi (x 1 ,y 1 ), model
mengestimasi fungsi asli dengan mengoptimalkan parameterwsesuai dengan
_data_  yang ada. Seiring berjalannya waktu, ia diberikan data observasi lainnya,
sehingga _learning machine_ menyesuaikan dirinya (konvergen) terhadap observasi
yang baru (x 2 ,y 2 ),(x 3 ,y 3 ),.... Semakin lama, kita jadi makin percaya
bahwa model semakin optimal (mampu memprediksi fungsi aslinya). Apabila
kita diberikan lebih banyak data data sampai sejumlah tak hingga, aproksimasi
kita akan semakin mirip dengan distribusi aslinya.

