Channel ini menyajikan materi seputar Data Science & Artificial Intelligence, Networking & Cyber Security, serta Database & Programming. Seluruh materi disusun secara sistematis untuk membantu Anda memahami konsep, teknologi, dan praktik yang digunakan di dunia teknologi informasi, mulai dari tingkat dasar hingga lanjutan.
Setiap pembahasan berfokus pada pengembangan keterampilan melalui materi yang mudah dipahami, relevan dengan kebutuhan industri, dan disampaikan untuk tujuan edukasi. Seluruh konten mengedepankan penerapan teknologi secara legal, etis, dan bertanggung jawab, sehingga dapat menjadi referensi belajar bagi pelajar, mahasiswa, maupun profesional.
Playlist video terkait:
▪ Data Science & Artificial Intelligence https://dailymotion.com/playlist/xcwmlu
▪ Networking & Cyber Security https://dailymotion.com/playlist/xcwmsm
▪ Database & Programming https://dailymotion.com/playlist/xcwmsi
PEMBAHASAN MATERI
Playlist Materi Ilmu Komputer berisi kumpulan video pembelajaran, tutorial, penjelasan konsep, studi kasus, demo, dan pembahasan lengkap seputar berbagai bidang dalam ilmu komputer. Materi yang disajikan mencakup dasar hingga tingkat lanjut, mulai dari pemrograman, pengelolaan database, jaringan komputer, keamanan siber, sistem operasi, pengembangan perangkat lunak, arsitektur komputer, hingga berbagai teknologi yang digunakan dalam dunia komputasi modern.
Temukan pembahasan mengenai komputer dan pemrograman, algoritma, struktur data, PHP, JavaScript, Python, Laravel, MySQL, PostgreSQL, API, rekayasa perangkat lunak, database, jaringan komputer, administrasi server, cloud computing, virtualisasi, Linux, Windows Server, keamanan jaringan, cyber security, ethical hacking, kriptografi, keamanan aplikasi, DevOps, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), machine learning, serta berbagai konsep, teknologi, dan praktik terbaik di bidang ilmu komputer. Playlist ini cocok bagi pelajar, mahasiswa, programmer, web developer, software engineer, administrator sistem, profesional IT, maupun siapa saja yang ingin mempelajari dan memperdalam wawasan di dunia ilmu komputer secara menyeluruh.
CONTACT US
▪ Email support@mycoding.id
▪ WhatsApp https://wa.me/6281274309663
▪ Telegram https://t.me/mycodingxd
OFFICIAL LINKS
▪ Web https://mycoding.id
▪ Blog https://blog.mycoding.id
▪ News https://en.mycoding.id
▪ Apps https://play.google.com/store/apps/dev?id=5237501547073493079
SOCIAL MEDIA
▪ https://linkedin.com/company/mycodingxd
▪ https://facebook.com/mycodingxd
▪ https://instagram.com/mycodingxd
▪ https://tiktok.com/@mycodingxd
▪ https://twitter.com/mycoding_xd
▪ https://pinterest.com/mycoding_xd
CHANNEL LINKS
▪ YouTube https://safelink.asia/youtube
▪ DailyMotion https://safelink.asia/dailymotion
▪ WhatsApp https://safelink.asia/whatsapp
▪ Telegram https://safelink.asia/telegram
Powered by https://linkedin.com/company/401XDGroup
#DataScience #ArtificialIntelligence #CyberSecurity #Networking #Programming #Database
Setiap pembahasan berfokus pada pengembangan keterampilan melalui materi yang mudah dipahami, relevan dengan kebutuhan industri, dan disampaikan untuk tujuan edukasi. Seluruh konten mengedepankan penerapan teknologi secara legal, etis, dan bertanggung jawab, sehingga dapat menjadi referensi belajar bagi pelajar, mahasiswa, maupun profesional.
Playlist video terkait:
▪ Data Science & Artificial Intelligence https://dailymotion.com/playlist/xcwmlu
▪ Networking & Cyber Security https://dailymotion.com/playlist/xcwmsm
▪ Database & Programming https://dailymotion.com/playlist/xcwmsi
PEMBAHASAN MATERI
Playlist Materi Ilmu Komputer berisi kumpulan video pembelajaran, tutorial, penjelasan konsep, studi kasus, demo, dan pembahasan lengkap seputar berbagai bidang dalam ilmu komputer. Materi yang disajikan mencakup dasar hingga tingkat lanjut, mulai dari pemrograman, pengelolaan database, jaringan komputer, keamanan siber, sistem operasi, pengembangan perangkat lunak, arsitektur komputer, hingga berbagai teknologi yang digunakan dalam dunia komputasi modern.
Temukan pembahasan mengenai komputer dan pemrograman, algoritma, struktur data, PHP, JavaScript, Python, Laravel, MySQL, PostgreSQL, API, rekayasa perangkat lunak, database, jaringan komputer, administrasi server, cloud computing, virtualisasi, Linux, Windows Server, keamanan jaringan, cyber security, ethical hacking, kriptografi, keamanan aplikasi, DevOps, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), machine learning, serta berbagai konsep, teknologi, dan praktik terbaik di bidang ilmu komputer. Playlist ini cocok bagi pelajar, mahasiswa, programmer, web developer, software engineer, administrator sistem, profesional IT, maupun siapa saja yang ingin mempelajari dan memperdalam wawasan di dunia ilmu komputer secara menyeluruh.
CONTACT US
▪ Email support@mycoding.id
▪ WhatsApp https://wa.me/6281274309663
▪ Telegram https://t.me/mycodingxd
OFFICIAL LINKS
▪ Web https://mycoding.id
▪ Blog https://blog.mycoding.id
▪ News https://en.mycoding.id
▪ Apps https://play.google.com/store/apps/dev?id=5237501547073493079
SOCIAL MEDIA
▪ https://linkedin.com/company/mycodingxd
▪ https://facebook.com/mycodingxd
▪ https://instagram.com/mycodingxd
▪ https://tiktok.com/@mycodingxd
▪ https://twitter.com/mycoding_xd
▪ https://pinterest.com/mycoding_xd
CHANNEL LINKS
▪ YouTube https://safelink.asia/youtube
▪ DailyMotion https://safelink.asia/dailymotion
▪ WhatsApp https://safelink.asia/whatsapp
▪ Telegram https://safelink.asia/telegram
Powered by https://linkedin.com/company/401XDGroup
#DataScience #ArtificialIntelligence #CyberSecurity #Networking #Programming #Database
Kategori
🤖
TeknologiTranskrip
00:00Pernah kepikiran nggak sih, gimana caranya sebuah mesin bisa jago banget melakukan sesuatu yang super kompleks?
00:05Misalnya, ngalahin juara catur dunia, atau bahkan belajar jalan kayak kita manusia.
00:10Nah, jawabannya itu ada di sebuah konsep yang keren banget, namanya reinforcement learning.
00:15Ini pada dasarnya adalah cara mesin belajar dengan cara yang sama seperti kita, lewat coba-coba, lewat trial and error.
00:21Oke, yuk kita bedah bareng-bareng.
00:23Jadi pertanyaannya sebetulnya simple, gimana caranya sebuah program komputer yang inputnya cuma piksel di layar bisa belajar main game dan
00:30bahkan jadi lebih jago dari manusia?
00:32Dia nggak dikasih buku manual, nggak dikasih contoh cara main yang bener, dia cuma dikasih satu hal, tujuan.
00:38Oke, jadi dalam beberapa menit ke depan ini perjalanan kita.
00:41Kita bakal mulai dari ide dasarnya dulu, belajar sambil melakukan, terus kita intip mesin dibaliknya, gimana cara kerjanya, gimana dia
00:47ambil keputusan,
00:48lalu gimana dia bisa jadi super pintar, dan yang terakhir, dimana aja sih teknologi ini udah dipakai di sekitar kita.
00:53Yuk, kita mulai dari bagian pertama, belajar sambil melakukan.
00:57Ini bukan sekedar metode biasa lho, ini adalah salah satu dari tiga pilar utama dalam dunia machine learning.
01:03Konsepnya itu sebetulnya gampang banget dipahami.
01:05Coba deh bayangin, ini persis kayak kita lagi ngajarin anjing peliharaan kita.
01:08Kalau dia berhasil melakukan trik, kita kasih hadiah kan.
01:11Kalau gagal, ya nggak dapet apa-apa.
01:12Lama-lama si anjing bakal ngerti, oh kalau aku lakuin ini, aku dapet hadiah.
01:16Nah, reinforcement learning itu persis kayak gitu.
01:18Ada sebuah program, kita sebut agen, yang terus-terusan nyoba macam-macam aksi buat cari tahu mana yang ngasih hadiah
01:22paling banyak.
01:23Nah, tabel ini nunjukin poin kuncinya.
01:25Apa sih bedanya RL sama dua metode machine learning besar lainnya?
01:28Gini, kalau pembelajaran terawasi atau supervised learning, itu kayak belajar di kelas.
01:32Ada guru yang ngasih kunci jawaban.
01:34Kalau pembelajaran tak terawasi atau unsupervised, itu kayak detektif yang cari pola sendiri di data yang acak.
01:39Tapi RL, wah ini beda banget.
01:41Dia belajar dari interaksi langsung, dari pengalaman.
01:43Umpan baliknya nggak langsung benar atau salah, tapi lebih ke bagus atau kurang bagus.
01:47Dan tujuannya bukan cuma nebak satu jawaban, tapi mengumpulkan imbalan sebanyak mungkin dalam jangka panjang.
01:52Oke, sekarang kita masuk ke jeroannya.
01:53Gimana sih semua ini bekerja?
01:55Mari kita lihat siklus umpan balik inti.
01:57Ini adalah mesin penggerak dari seluruh proses belajarnya.
01:59Pertama, ada tokoh utamanya, si agen.
02:03Anggap aja dia ini muridnya.
02:04Bisa jadi program AI yang main game.
02:06Bisa juga lengan robot yang lagi belajar ngambil barang.
02:09Dialah yang berpikir dan mengambil keputusan.
02:11Terus, si agen ini nggak sendirian.
02:12Dia hidup di dalam sebuah dunia, kita sebut aja lingkungan atau environment.
02:16Nah, lingkungan ini punya aturan mainnya sendiri.
02:18Dan dia bakal bereaksi terhadap setiap aksi yang dilakukan si agen.
02:21Agen berinteraksi sama dunianya lewat tindakan atau actions.
02:25Ini adalah semua kemungkinan langkah yang bisa dia ambil.
02:27Kalau di game, ya bisa gerak kiri, kanan, lompat.
02:30Kalau di pasar saham, ya bisa beli atau jual.
02:32Dan ini dia bagian yang paling krusial.
02:35Imbalan atau reward.
02:36Ini adalah sinyal dari lingkungan.
02:37Angka positif artinya, kerja bagus, lakuin itu lagi.
02:40Angka negatif artinya, wah itu langkah yang buruk, jangan diulangin ya.
02:43Cuma ini satu-satunya petunjuk yang dimiliki si agen.
02:46Dan ini semua terhubung dalam sebuah siklus yang nggak pernah berhenti.
02:49Jadi si agen ngeliat situasi, dia ambil tindakan,
02:53terus lingkungan ngasih respons berupa situasi baru plus imbalan.
02:56Nah, informasi baru ini dipakai si agen buat ngoreksi strateginya.
03:00Siklus ini muter terus, dan setiap putaran,
03:03si agen jadi sedikit lebih pinter dari sebelumnya.
03:06Oke, kita udah tahu komponen-komponennya.
03:08Sekarang, gimana caranya si agen ini benar-benar belajar
03:11buat memilih jalur terbaik?
03:12Ini seninya.
03:14Jadi, si agen ini selalu dihadapkan pada satu dilema besar.
03:17Dan ini poin yang penting banget dalam proses belajarnya.
03:19Milih antara eksplorasi dan eksploitasi.
03:22Haruskah dia eksploitasi,
03:23alias pakai cara yang udah dia tahu pasti berhasil dan dapat imbalan?
03:26Atau haruskah dia eksplorasi?
03:28Coba-coba hal baru yang mungkin gagal,
03:30tapi mungkin juga bisa nemuin imbalan yang jauh lebih besar.
03:33Nah, nemuin keseimbangan antara keduanya ini adalah kunci suksesnya.
03:36Buat menjawab dilema tadi,
03:38ada beberapa algoritma.
03:39Dua yang paling dasar itu Q-learning dan SARS-A.
03:42Gampangnya gini,
03:43Q-learning itu kayak bikin contekan yang super optimis.
03:46Dia selalu mikir,
03:47langkah terbaik berikutnya apa ya?
03:48Terus catat nilainya.
03:49Beda sama SARS-A yang lebih konservatif.
03:52Dia nggak ngeliat langkah terbaik yang mungkin ada,
03:54tapi dia ngeliat langkah apa yang beneran bakal dia ambil selanjutnya
03:56sesuai strateginya saat ini.
03:58Tabel ini ngejelasin perbedaannya lebih dalam.
04:00Ada dua istilah penting,
04:02on policy dan off policy.
04:03Anggap policy itu strategisi agen ya.
04:06Nah, SARS-A itu on policy.
04:08Artinya dia belajar dari pengalaman nyata
04:09yang dia jalani sesuai strateginya sekarang.
04:11Jadi dia lebih hati-hati belajar sambil jalan.
04:14Sebaliknya, Q-learning itu off policy.
04:16Dia bisa belajar soal jalur terbaik,
04:18bahkan saat dia lagi iseng coba-coba jalur yang lain.
04:20Inilah yang bikin dia lebih agresif
04:21dan seringkali lebih cepat nemuin jalan pintas terbaik.
04:24Metode contekan atau tabel tadi itu keren.
04:27Tapi, ada batasannya.
04:29Nah, di bagian keempat ini,
04:30kita bakal lihat gimana caranya kita bisa
04:31menambah otak super buat si agen.
04:34Masalahnya gini,
04:36contekan tadi itu cuma berfungsi
04:37kalau jumlah situasinya bisa dihitung jari.
04:39Tapi gimana dengan game kayak Go,
04:41yang jumlah kemungkinan posisi papanya
04:42lebih banyak dari jumlah atom di alam semesta?
04:44Atau input dari layar video game
04:45dengan jutaan kombinasi piksel?
04:47Bikin tabelnya aja udah nggak mungkin.
04:49Solusinya?
04:50Genius.
04:50Namanya Deep Reinforcement Learning atau DRL.
04:53Idenya adalah,
04:54buang aja tabelnya,
04:55kita ganti pakai jaringan saraf dalam
04:57alias Deep Neural Network.
04:58Jaringan ini fungsinya
04:59bukan buat menghafal nilai setiap situasi,
05:01tapi buat belajar memperkirakan nilainya.
05:03Jadi, dia bisa ngasih tebakan cerdas
05:05bahkan buat situasi yang belum pernah dia lihat sekalipun.
05:08Inilah otak super yang kita cari.
05:10Dan momen wow-nya itu datang
05:12pas DeepMind menciptakan DeepQ Network atau DQN.
05:15Ini adalah agen DRL yang belajar
05:17main game-game jadul Atari
05:18cuma dengan ngeliatin layar.
05:19Persis kayak kita.
05:20Dan hasilnya?
05:21Performanya ngalahin manusia.
05:23Sejak saat itulah dunia sadar
05:24betapa dahsyatnya potensi dari DRL.
05:27Nah, ini membawa kita ke bagian terakhir
05:28yang paling seru,
05:29RL di dunia nyata.
05:31Sebenarnya, teknologi canggih ini
05:32udah dipakai di mana aja sih?
05:33Kekuatannya ada di mana-mana.
05:35Di dunia game,
05:36AlphaGo berhasil ngalahin juara dunia Go.
05:38Sesuatu yang tadinya dianggap mustahil.
05:40Di Robotika,
05:41RL ngajarin robot buat jalan
05:42atau ngambil barang dengan lebih luwes.
05:43Di dunia keuangan,
05:44RL dipakai buat ngatur strategi trading.
05:46Mobil otonom juga pakai RL
05:48buat ambil keputusan di jalanan.
05:49Bahkan,
05:50sistem rekomendasi di layanan streaming favorit kamu itu
05:52pakai RL buat nebak tontonan
05:53apa yang bakal bikin kamu nonton terus.
05:55Jadi,
05:55kalau mau ditarik satu kesimpulan besar,
05:57poin utamanya itu ini.
05:58Reinforcement learning
05:59mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin.
06:01Kita gak lagi capek-capek ngasih instruksi
06:03bagaimana cara melakukan sesuatu langkah demi langkah.
06:06Sekarang,
06:06kita cukup kasih tahu apa tujuannya.
06:08Kita tentuin aturannya,
06:09kita tentuin hadiahnya,
06:11terus kita biarkan mesinnya cari sendiri
06:12cara paling cerdas buat mencapai tujuan itu.
06:14Dan ini meninggalkan kita
06:15dengan satu pertanyaan besar yang bikin mikir.
06:17Kalau kita bisa bikin sistem
06:19yang gak cuma ikutin perintah,
06:20tapi bisa belajar,
06:21beradaptasi,
06:21dan bahkan nemuin strategi
06:22yang gak pernah kita bayangkan,
06:24kira-kira,
06:24apa ya batas selanjutnya?
06:25Masalah besar apa lagi
06:27yang bakal mereka pecarkan,
06:28sendirian?
Komentar