Kompresi data: Perbedaan antara revisi

=== '''Pembelajaran Mesin''' ===

Ada hubungan dekat antara pembelajaran mesin dan kompresi: sebuah sistem yang memprediksikan probabilitas posterior dari sebuah deret, dengan diketahuinya seluruh sejarah yang bisa digunakan untuk kompresi data optimal (dengan menggunakan koding aritmatik pada distribusi hasil) saat sebuah kompresor optimal bisa digunakan untuk membuat prediksi (dengan mencari simbol dengan kompresi terbaik, dari sejarah yang diketahui). Persamaan ini sering digunakan sebagain alasan untuk menggunakan kompresi data sebagai patokan untuk "kepintaran umum."<ref>{{Cite web|url=http://cs.fit.edu/~mmahoney/compression/rationale.html|title=Rationale for a Large Text Compression Benchmark|website=cs.fit.edu|access-date=2017-01-10}}</ref><ref>Shmilovici A.; Kahiri Y.; Ben-Gal I.; Hauser S. [http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/28.pdf "Measuring the Efficiency of the Intraday Forex Market with a Universal Data Compression Algorithm"] (PDF). Computational Economics, Vol. 33 (2), 131-154., 2009.</ref><ref>I. Ben-Gal. [http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Journal%20Paper.pdf "On the Use of Data Compression Measures to Analyze Robust Designs"] (PDF). IEEE Trans. on Reliability, Vol. 54, no. 3, 381-388, 2008.</ref>

 

== Rujukan ==