1. Menerima data sebagai masukkan (data train dan data test)

2. Pelatihan Data

3. Keluaran (Informasi)

​

Cara Kerja KA

KA dilatih menggunakan data yang sudah diberi label

Supervised Learning

Unsupervised Learning

​KA belajar dan berlatih dari pengalaman langsung

Reinforcement Learning

KA dilatih menggunakan data tanpa label, dan KA bertugas mencari pola, kelompok, atau struktur yang tersembunyi dalam data

PERBEDAAN CARA BELAJAR KA

• Deteksi Wajah

• Ekstraksi Fitur Wajah

• Transformasi Menjadi Faceprint

• Pencocokan Dengan Basis Data

• Penyesuaian Ambang Dan Evaluasi

​​Deteksi Wajah

Pengenalan Pola Suara

• Akuisisi Dan Pra-Pemrosesan Suara

• Ekstraksi Fitur Suara

• Transformasi Menjadi Representasi Digital

• Pengenalan Dan Pencocokan

• Penyesuaian Ambang Dan Evaluasi