Apa Itu Prediction Error?
Prediction error adalah kegagalan suatu peristiwa yang diperkirakan untuk terjadi, tetapi ternyata tidak.
Ketika prediksi meleset, manusia bisa menggunakan fungsi metakognitif, yaitu dengan mengevaluasi kesalahan prediksi sebelumnya. Dengan cara ini, kita bisa mencari korelasi dan tren, misalnya apakah kita sering salah memperkirakan hasil dalam situasi tertentu. Pengetahuan ini bisa membantu dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan akurasi prediksi di masa depan.
Prediction Error dalam Analisis Prediktif
Perangkat lunak analitik prediktif menggunakan data baru dan historis untuk meramalkan aktivitas, perilaku, dan tren.
Program ini menerapkan berbagai teknik, seperti analisis statistik, kueri analitik, dan algoritma machine learning pada kumpulan data untuk membuat model prediktif. Model ini kemudian menghitung kemungkinan terjadinya suatu peristiwa.
Namun, kesalahan dalam prediksi adalah hal yang tidak bisa dihindari. Oleh karena itu, tingkat akurasinya biasanya disertakan dalam model dalam bentuk confidence interval yang menunjukkan seberapa akurat prediksi tersebut.
Prediction Error dalam AI & Machine Learning
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), analisis kesalahan prediksi digunakan untuk meningkatkan machine learning (ML), mirip seperti manusia yang belajar dari kesalahan.
Misalnya, dalam reinforcement learning, sebuah agent bisa dirancang untuk meminimalkan kesalahan prediksi sebagai cara untuk berkembang.
Dalam metode ini:
- Prediction error diberi nilai negatif (menandakan kesalahan).
- Prediksi yang benar diberi nilai positif (menandakan keberhasilan).
- AI kemudian diinstruksikan untuk memaksimalkan skornya, yang berarti semakin sedikit kesalahan, semakin tinggi skornya.
- Pendekatan ini disebut error-driven learning, yang dirancang agar AI bisa belajar dengan cara yang menyerupai dorongan manusia untuk menguasai suatu keterampilan.