### 3.3 Ruang Konsep

Dengan data yang diberikan, kita ingin melakukan generalisasi aturan/ konsep
yang sesuai dengan data. Hal ini disebut sebagai _inductive learning_. Cara
paling sederhana untuk _inductive learning_ adalah mengenumerasi seluruh kemungkinan
kombinasi nilai sebagai _rule_, kemudian mengeleminasi _rule_ yang
tidak cocok dengan contoh. Metode ini disebut _list-then-eleminate_. Silahkan
baca buku Tom Mitchell [4] untuk penjelasakn lebih rinci. Kemungkinan kombinasi
nilai ini disebut sebagai ruang konsep ( _concept space_ ). Sebagai contoh
pada Tabel 3.1 himpunan nilai masing-masing atribut yaitu:

- outlook={sunny,overcast,rainy}
- temperature={hot,mild,cold}
- humidity={high, _norm_ al}
- windy={true,false}
- play={yes,no}

sehingga terdapat 3× 3 × 2 × 2 ×2 = 72 kemungkinan kombinasi. Tentunya kita
tidak mungkin mengenumerasi seluruh kemungkinan kombinasi nilai karena
secara praktikal, atribut yang digunakan banyak. Terlebih lagi, apabila mengenumerasi
kombinasi atribut bertipe numerik.
Ada algoritma lain yang mendaftar “seluruh kemungkinan kombinasi”
bernama _candidate-elemination algorithm_ yang lebih efisien dibandinglistthen-eliminate.
Akan tetapi, algoritma ini _computationally expensive_ secara
praktikal, dalam artian memiliki kompleksitas yang besar dan tidak bisa
menyelesaikan permasalahan nyata. Kamu dapat membaca algoritma ini
pada buku Tom Mitchell [4] juga. Selain _inductive learning_, kita juga dapat
melakukan _deductive learning_ yaitu melakukan inferensi dari hal general menjadi
lebih spesifik. Walau demikian, secara praktis kita sebenarnya melakukan
_inductive learning_.

