pexels thomas dellenbach 5267388 scaled
pexels thomas dellenbach 5267388 scaled

Pembelajaran Aktif dengan SVM

Posted on

Pada artikel ini, kita akan membahas algoritma pembelajaran aktif, SVM. SVM adalah algoritma pembelajaran terawasi yang menggunakan teknik ekstraksi fitur yang disebut mesin vektor dukungan kernel (K-SVCs). Teknik ini digunakan untuk menemukan keteraturan dalam data. Manfaat utama menggunakan algoritma ini adalah dapat dengan cepat dan akurat belajar dari data jika dibandingkan dengan algoritma pembelajaran terawasi lainnya.

Apa itu Mesin Vektor Pendukung?

Mesin vektor dukungan (SVM) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan tugas prediksi lainnya. SVM dibangun berdasarkan ide untuk membuat vektor pendukung, yang merupakan titik dalam kumpulan data yang terkait dengan kelas atau label tertentu. Properti yang paling penting dari vektor dukungan adalah bahwa ia memberikan perkiraan yang baik untuk nilai kebenaran untuk setiap titik data yang diberikan. Ini membuat SVM sangat cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi di mana prediksi yang akurat penting.

Bagaimana SVM Bekerja

SVM adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang sangat cocok untuk membuat prediksi tentang data yang tidak diketahui. Singkatnya, SVM adalah algoritme “pembelajaran yang diawasi”, yang berarti ia menerima umpan balik dari contoh data (“set pelatihan”) untuk mempelajari cara terbaik memprediksi nilai contoh data baru.

Keindahan SVM adalah mereka dapat dengan mudah disesuaikan dengan kumpulan data baru. Ini membuatnya sangat berguna untuk masalah di mana ukuran set pelatihan dapat membatasi atau ketika ada kebutuhan untuk membuat prediksi pada data yang tidak dapat dipisahkan secara linier.

Jadi bagaimana SVM bekerja? Pada dasarnya, mereka menggunakan fungsi “kernel” untuk memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda. Fungsi kernel dirancang untuk memetakan setiap elemen dalam kumpulan data input ke dalam kategori atau kelas yang unik. Misalnya, jika kita mencoba mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori seperti bunga, mobil, dan rumah, fungsi kernel kita mungkin terlihat seperti ini:

Dalam contoh ini, fungsi kernel kita akan mengambil gambar input dan menentukan apakah itu diklasifikasikan sebagai bunga, mobil, atau rumah. Kami kemudian akan menggunakan informasi ini untuk membagi kumpulan data input menjadi “kelas” yang terpisah.

Setelah kami membagi data ke dalam kelas, SVM kami akan menggunakan “algoritma pembelajaran” untuk menyesuaikan fungsi kernel agar dapat memprediksi nilai untuk contoh data baru dengan lebih baik. Proses ini diulang sampai SVM dapat secara akurat memprediksi nilai untuk semua contoh data dalam set pelatihan kami.

Jadi bagaimana ini semua bekerja dalam praktek? Mari kita lihat sebuah contoh.

Misalkan kita ingin belajar bagaimana memprediksi nilai harga saham baru. Kita bisa menggunakan SVM untuk mengklasifikasikan harga saham baru ke dalam salah satu dari dua kategori: tinggi atau rendah. Setelah kami mengkategorikan semua harga saham, SVM kami akan menggunakan algoritma pembelajaran untuk menyesuaikan fungsi kernel sehingga lebih sering memprediksi harga saham tinggi daripada harga saham rendah.

Proses ini berulang-ulang sampai SVM kami dapat secara akurat memprediksi nilai harga saham baru hanya dengan menggunakan beberapa contoh pelatihan.

Apa saja keuntungan menggunakan SVM?

1) SVM sangat cocok untuk masalah di mana ada kebutuhan untuk membuat prediksi pada data yang tidak dapat dipisahkan secara linier.

2) SVM mudah beradaptasi dengan kumpulan data baru. Ini menjadikannya alat yang berharga untuk masalah di mana ukuran set pelatihan dapat membatasi atau ketika ada kebutuhan untuk membuat prediksi pada data yang tidak dapat dipisahkan secara linier.

3) SVM adalah algoritma pembelajaran yang cepat dan efisien.

4) SVM relatif akurat dalam hal memprediksi nilai contoh data baru.

Aplikasi SVM

Dalam posting blog ini, kita akan membahas beberapa aplikasi Support Vector Machines (SVMs) dalam data mining dan machine learning. Kami akan memperkenalkan konsep SVM dan mengilustrasikan aplikasinya dengan beberapa contoh.

Apa itu Support Vector Machine (SVM)?

Support Vector Machine adalah algoritma pembelajaran terawasi yang dapat digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan pemilihan fitur. Alur kerja umum untuk menggunakan SVM melibatkan pelatihan SVM pada kumpulan data dan kemudian menggunakannya untuk memprediksi label untuk kumpulan data yang tidak diketahui.

Bagaimana cara kerja SVM?

SVM bekerja dengan membuat hyperplane yang memisahkan kelas yang berbeda dalam kumpulan data. Hyperplane dibuat dengan Finding the Maximum Likelihood Estimate (MLE) dari garis pemisah antara dua kelas dalam kumpulan data. Jarak antara dua titik pada hyperplane digunakan untuk menentukan kelas mana yang dimiliki titik tersebut. Dalam praktiknya, ini berarti bahwa SVM dapat dianggap sebagai pengklasifikasi biner terlatih.

Kesimpulan

Pembelajaran aktif adalah salah satu alat terpenting yang dapat kita gunakan dalam analisis data. Ini adalah cara mengajarkan model pembelajaran mesin Anda cara belajar dari data sendiri, daripada hanya menyajikannya dengan hasil yang telah ditentukan sebelumnya.Dalam artikel ini, saya akan menunjukkan cara menyiapkan pembelajaran aktif di Spark menggunakan SVM sehingga model pembelajaran mesin Anda dapat “belajar sendiri”. Kami juga akan menjelajahi beberapa aplikasi menarik untuk pembelajaran aktif dalam bisnis dan ilmu data.

× Penutup! Postingan "Pembelajaran Aktif dengan SVM" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Pembelajaran Aktif dengan SVM ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Pembelajaran Aktif dengan SVM yang disajikan menjadi lebih akurat.