Dalam posting ini, kita akan melihat algoritma pembelajaran mesin yang paling umum dan menjelaskannya secara singkat. Ini akan membantu Anda memahami cara kerjanya dan kapan menggunakannya.
Algoritma pembelajaran mesin banyak digunakan dalam bisnis dan sains untuk membuat prediksi atau rekomendasi.
Jika Anda bekerja dengan data, atau berencana untuk bekerja dengan data di masa mendatang, maka Anda perlu tahu tentang mesin algoritma pembelajaran. Tapi jangan khawatir, Anda tidak perlu menjadi ahli matematika jenius untuk memahaminya!
Dalam posting blog ini, kami akan memecah 11 algoritma pembelajaran mesin yang paling umum dan menjelaskannya secara singkat. Jadi, apakah Anda baru memulai? ilmu data atau Anda seorang insinyur berpengalaman, baca terus untuk kursus kilat dalam algoritme pembelajaran mesin.
Jika Anda seperti kebanyakan profesional ilmu data, Anda selalu mencari cara baru dan inovatif untuk meningkatkan model pembelajaran mesin Anda. Tetapi dengan begitu banyak algoritme yang berbeda untuk dipilih, mungkin sulit untuk mengetahui dari mana harus memulai.
Dalam posting blog ini, kita akan melihat sebelas algoritma pembelajaran mesin yang paling umum, dan menjelaskan cara kerjanya secara singkat.
Berbekal pengetahuan ini, Anda akan dapat memilih algoritme yang tepat untuk tugas yang ada dan mulai membuat model yang lebih baik dengan lebih cepat.
11 Algoritma Pembelajaran Mesin Paling Umum 2024
1. Regresi Linier
adalah algoritma pembelajaran mesin yang paling umum. Ini digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat ( y) dan satu atau lebih variabel bebas ( x). Tujuannya adalah untuk menemukan garis yang paling cocok yang meminimalkan kesalahan antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya.
Regresi linier merupakan metode pembelajaran statistika yang sederhana dan banyak digunakan. Model regresi linier digunakan untuk menggambarkan hubungan antar variabel dengan memasang garis pada data. Model-model ini populer karena mudah dipahami dan ditafsirkan, dan dapat diterapkan pada berbagai data.
Regresi linier adalah alat yang kuat untuk memahami hubungan antar variabel, tetapi memiliki keterbatasan. Model linier membuat asumsi tentang data yang mungkin tidak benar, dan dapat dibias oleh outlier. Selain itu, model linier tidak dapat menangkap hubungan nonlinier antar variabel.
Terlepas dari keterbatasan ini, regresi linier masih merupakan alat yang berharga untuk memahami data. Dalam tutorial ini, kita akan belajar tentang regresi linier dan bagaimana membangun model linier di R. Kita juga akan belajar tentang beberapa keterbatasan regresi linier dan cara mengatasinya.
2. Regresi Logistik
mirip dengan regresi linier, tetapi digunakan ketika variabel dependen adalah biner (1 atau 0). Tujuannya adalah untuk menemukan garis yang paling cocok yang memaksimalkan kemungkinan prediksi yang benar.
Regresi logistik mirip dengan regresi linier, tetapi prediksi yang dibuat oleh regresi logistik tidak kontinu. Sebaliknya, mereka dikotomis, yang berarti hanya ada dua kemungkinan hasil.
Misalnya, model regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah email adalah spam, berdasarkan kata-kata tertentu yang muncul di email.
Regresi logistik adalah alat yang ampuh, tetapi bukan tanpa keterbatasan. Salah satu keterbatasan terbesar adalah bahwa hal itu hanya dapat digunakan untuk memprediksi hasil dikotomis. Dengan kata lain, ia hanya dapat memprediksi apakah suatu peristiwa akan terjadi atau tidak, bukan seberapa besar kemungkinan itu terjadi.
Keterbatasan lain dari regresi logistik adalah bahwa ia mengasumsikan bahwa semua variabel independen satu sama lain.
Ini tidak selalu terjadi dalam kumpulan data dunia nyata. Terlepas dari keterbatasannya, regresi logistik adalah teknik statistik yang banyak digunakan, dan dapat sangat membantu dalam memprediksi kejadian.
3. Mendukung Mesin Vektor
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin linier. Mereka digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan hyperplane yang memaksimalkan margin antara dua kelas.
Mesin vektor dukungan (SVM) adalah jenis algoritma pembelajaran terawasi yang dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. SVM adalah pilihan populer untuk tugas pembelajaran mesin karena kemampuannya untuk menghasilkan hasil yang akurat dengan data yang relatif sedikit.
SVM bekerja dengan memetakan data ke dalam ruang dimensi tinggi dan kemudian menemukan hyperplane yang paling baik memisahkan data ke dalam kelas. Hyperplane ini kemudian digunakan untuk membuat prediksi pada data baru.
SVM juga efektif dalam kasus di mana data tidak dapat dipisahkan secara linier. Dalam kasus ini, SVM dapat menggunakan trik kernel untuk mengubah data sehingga dapat dipisahkan secara linier. Kernel umum yang digunakan dengan SVM termasuk kernel Radial Basis Function (RBF) dan kernel polinomial.
SVM memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan algoritma pembelajaran mesin lainnya, termasuk:
– Kemampuan untuk menghasilkan hasil yang akurat dengan data yang relatif sedikit
– Kemampuan untuk bekerja dengan data yang tidak dapat dipisahkan secara linier
– Kemampuan untuk menggunakan kernel untuk mengubah data sehingga dapat dipisahkan secara linier
SVM juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:
– Perlunya penyetelan hiperparameter yang cermat
– Potensi overfitting jika data tidak cukup besar
Baca Juga:
- Uji Coba Gratis Jasper Ai
- Kode Kupon AI Jasper
- Halaman Utama vs Halaman Insta
- Halaman Utama vs Lepas Pentalan
- Penulis AI Terbaik, Perangkat Lunak Penulisan Konten
- Alat Copywriting AI Terbaik
- Alat AI Terbaik untuk Mengotomatiskan Iklan Facebook Anda
- Harga Studio Konten
- Ulasan Jasper AI
- Apa Alat Pemintal Artikel Terbaik?
4. Pengklasifikasi Naive Bayes
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Mereka didasarkan pada teorema Bayesian dan membuat prediksi dengan menggunakan pendekatan probabilistik.
Seperti yang telah kita lihat, pengklasifikasi naif Bayes adalah alat yang sangat sederhana dan kuat untuk klasifikasi. Ide kunci di balik classifier adalah untuk menemukan satu set bobot yang dapat digunakan untuk membedakan antara dua kelas.
Untuk melakukan ini, pertama-tama kita harus menemukan seperangkat fitur yang berguna untuk membedakan antara dua kelas.
Setelah kami menemukan fitur ini, kami kemudian dapat menggunakannya untuk melatih pengklasifikasi. Pengklasifikasi naif Bayes adalah alat yang sangat populer untuk klasifikasi, dan sering digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin.
Keuntungan utama dari naive Bayes classifier adalah sangat sederhana untuk diimplementasikan dan juga sangat cepat untuk dilatih. Pengklasifikasi juga sangat kuat terhadap noise dan outlier. Namun, pengklasifikasi memiliki beberapa kelemahan.
Pertama, pengklasifikasi membuat asumsi yang kuat tentang independensi fitur. Asumsi ini seringkali tidak benar dalam praktiknya, dan dapat menyebabkan kinerja yang buruk. Kedua, pengklasifikasi naif Bayes tidak menskalakan dengan baik ke kumpulan data yang besar.
Ini karena pengklasifikasi harus menghitung probabilitas untuk semua fitur dalam kumpulan data, yang bisa sangat memakan waktu. Akhirnya, pengklasifikasi naive Bayes dapat menjadi bias jika data pelatihan tidak mewakili data uji.
5. Pohon Keputusan
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan pohon keputusan yang meminimalkan kesalahan.
Pohon klasifikasi digunakan untuk memprediksi label kelas (misalnya jenis hewan, jenis mobil).
Pohon regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik (misalnya harga, suhu).
Pohon klasifikasi dan regresi dibuat dengan melatih algoritma pada kumpulan data. Algoritme mencari pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat pohon.
Pohon tersebut kemudian digunakan untuk membuat prediksi pada data baru. Misalnya, jika Anda memiliki pohon klasifikasi yang memprediksi jenis hewan berdasarkan fitur-fiturnya, Anda dapat menggunakan pohon untuk memprediksi jenis hewan untuk titik data baru (misalnya hewan yang tidak dikenal).
Untuk membuat prediksi, algoritma hanya mengikuti jalur pohon dari akar ke daun. Prediksi akhir dibuat dengan mengambil suara mayoritas daun (untuk pohon klasifikasi) atau rata-rata nilai daun (untuk pohon regresi).
Pohon keputusan sangat kuat alat untuk memecahkan masalah, tetapi mereka tidak sempurna. Satu kelemahan dari pohon keputusan adalah bahwa mereka dapat menyesuaikan data pelatihan.
Ini berarti bahwa pohon tersebut mungkin tidak dapat digeneralisasi dengan baik ke data baru, dan mungkin tidak akurat. Untuk menghindari overfitting, penting untuk menggunakan strategi validasi silang yang baik saat melatih pohon keputusan Anda.
6. Hutan Acak
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan hutan yang meminimalkan kesalahan.
Hutan acak adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Algoritma ini bekerja dengan membuat satu set pohon keputusan, yang masing-masing dilatih pada subset data yang acak.
Prediksi akhir kemudian dibuat dengan merata-ratakan prediksi dari semua pohon keputusan individu. Pendekatan ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritme pembelajaran mesin lainnya, termasuk peningkatan akurasi dan penurunan overfitting.
Hutan acak adalah alat yang ampuh untuk tugas klasifikasi dan regresi. Mereka memiliki kemampuan untuk menangani kumpulan data besar dengan banyak fitur, dan mereka juga dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi algoritme pembelajaran mesin lainnya.
Selain itu, hutan acak relatif mudah digunakan dan ditafsirkan, yang menjadikannya pilihan yang baik untuk banyak aplikasi.
7. Mesin Peningkat Gradien
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan mesin yang meminimalkan kesalahan.
Mesin penambah gradien adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk membuat model prediktif. Algoritma bekerja dengan membangun model secara berurutan dan kemudian menggabungkannya untuk membuat model akhir.
Keuntungan dari pendekatan ini adalah dapat membantu mengurangi overfitting karena setiap model individual cenderung tidak terlalu cocok dengan data.
Video Terkait Algoritma Pembelajaran Mesin:
8. Jaringan Syaraf
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan jaringan saraf yang meminimalkan kesalahan.
Jaringan syaraf tiruan adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk memodelkan pola kompleks dalam data. Jaringan saraf mirip dengan algoritma pembelajaran mesin lainnya, tetapi mereka terdiri dari sejumlah besar node pemrosesan yang saling berhubungan, atau neuron, yang dapat belajar mengenali pola data input.
Jaringan saraf biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, dan terjemahan mesin.
Jaringan saraf adalah alat yang ampuh untuk pembelajaran mesin, tetapi mereka juga merupakan algoritme kompleks yang sulit dipahami dan disetel. Dalam posting ini, kami akan memperkenalkan beberapa dasar-dasar jaringan saraf dan cara kerjanya.
9. Pengelompokan K-means
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan k-means yang meminimalkan kesalahan.
Pengelompokan K-means adalah jenis pembelajaran tanpa pengawasan, yang digunakan ketika Anda memiliki data yang tidak berlabel (yaitu, data tanpa kategori atau grup yang ditentukan). Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan cluster dalam data, dengan jumlah cluster yang diwakili oleh variabel K.
Algoritma bekerja dengan menetapkan setiap titik data ke sebuah cluster, dan kemudian secara iteratif menemukan centroid dari setiap cluster. Proses ini diulang sampai cluster tidak lagi berubah.
10. Pengurangan Dimensi
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan dimensi tereduksi yang meminimalkan kesalahan.
Ada banyak cara untuk melakukan reduksi dimensi. Metode yang paling umum adalah Principal Component Analysis (PCA).
PCA adalah transformasi linier yang mengubah data menjadi sistem koordinat baru sehingga varians terbesar oleh beberapa proyeksi data terletak pada sumbu pertama, varians terbesar kedua pada sumbu kedua, dan seterusnya.
Metode populer lainnya untuk pengurangan dimensi termasuk Analisis Diskriminan Linier (LDA), pemetaan Sammon, faktorisasi matriks non-negatif (NMF), penskalaan multidimensi (MDS), Isomap, Penyematan linier lokal (LLE), dan Autoencoder.
Pengurangan dimensi sering digunakan sebagai langkah pra-pemrosesan untuk algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat membantu meningkatkan kinerja algoritme ini dengan mengurangi noise dalam data dan membuat pola lebih mudah dideteksi.
Video Terkait Algoritma Pembelajaran Mesin:
11. Pembelajaran Penguatan
adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah untuk menemukan penguatan yang meminimalkan kesalahan.
Pembelajaran penguatan adalah jenis pembelajaran mesin yang memungkinkan agen untuk belajar dari lingkungan mereka dengan coba-coba. Agen menerima hadiah untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu, yang mendorong mereka untuk belajar bagaimana menyelesaikan tugas-tugas tersebut secara efisien.
Pembelajaran penguatan telah diterapkan ke berbagai domain masalah, termasuk: robotika, bermain game, dan sistem kontrol.
Link Cepat:
- Apa itu Pembelajaran Mesin? Bagaimana Pembelajaran Mesin bekerja?
- AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Apa Perbedaan Utamanya?
- Apa Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin
- Apa itu e-Learning? Ketahui Pentingnya Belajar Dalam Pendidikan
Kesimpulan: Algoritma Pembelajaran Mesin 2024
Sebagai kesimpulan, Mesin belajar algoritma adalah studi yang menarik dan memiliki banyak aplikasi praktis. Meskipun artikel ini hanya menggores permukaan algoritme kompleks ini, kami harap Anda sekarang memiliki pemahaman dasar tentang cara kerjanya.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin atau bidang ilmu komputer lainnya, jangan ragu untuk menghubungi kami.
Kami selalu senang membantu ilmuwan data pemula mempelajari lebih lanjut tentang bidang yang menarik ini!
