gautier pfeiffer 3ihYjqUGOa4 unsplash
gautier pfeiffer 3ihYjqUGOa4 unsplash

Pandangan yang lebih dalam tentang algoritma keturunan

Posted on

Algoritme penurunan adalah inti dari pembelajaran mesin, yang digunakan untuk melatih model pada data. Mereka juga digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan bidang AI lainnya. Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa algoritma keturunan yang paling umum digunakan dan melihat cara kerjanya.

Apa itu algoritma keturunan dan mengapa itu penting?

Ada banyak algoritma berbeda yang digunakan dalam ilmu komputer untuk memecahkan masalah. Salah satu yang paling terkenal dan digunakan adalah algoritma pencarian, yang merupakan jenis algoritma keturunan. Algoritma keturunan adalah proses yang dimulai dengan solusi atau hipotesis dan bekerja untuk menemukan solusi atau hipotesis yang lebih baik dengan mencoba solusi yang lebih kecil dan lebih kecil. Ada banyak alasan mengapa algoritma keturunan itu penting.

Salah satu alasannya adalah mereka membantu kami menemukan solusi untuk masalah dalam waktu yang lebih singkat. Misalnya, jika kita mencoba memecahkan masalah yang memiliki banyak kemungkinan solusi, seperti menemukan jalur terpendek antara dua titik, algoritme penurunan dapat membantu kita menemukan solusi terbaik dalam waktu yang lebih singkat dengan mempersempit daftar Solusi yang mungkin. Alasan lain adalah bahwa algoritma keturunan dapat digunakan untuk menemukan solusi untuk masalah yang sulit diselesaikan dengan menggunakan metode lain. Misalnya, teori chaos adalah cabang matematika yang berhubungan dengan sistem yang tidak dapat diprediksi dan kacau. Banyak masalah dalam teori chaos hanya dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma acak, di mana algoritma keturunan berguna karena dapat digunakan untuk mengeksplorasi solusi secara lebih efisien.

Secara keseluruhan, algoritme keturunan penting karena membantu kami memecahkan masalah lebih cepat dan lebih efisien daripada metode lain.

Cara kerja algoritma keturunan

Memahami algoritma keturunan sangat penting untuk merancang algoritma pencarian yang efisien. Mereka digunakan saat mencari lokasi dalam kumpulan data, atau saat memeringkat item dalam daftar. Pada artikel ini, kita akan menjelajahi dasar-dasar algoritma keturunan dan melihat cara kerjanya.

Saat mencari item tertentu dalam kumpulan data, kami sering menggunakan algoritme pencarian. Pencarian item dimulai dengan memilih beberapa item secara acak dari himpunan dan melihat koordinatnya. Misalnya, jika kita mencari objek dalam gambar, kita mungkin mulai dengan memilih beberapa angka di dekat objek dan mencari jalan keluarnya.

Pencarian tidak selalu mudah. Jika kita secara acak memilih item dari set, mungkin objek yang dipilih tidak benar-benar dekat dengan tempat yang kita cari. Untuk memastikan bahwa pencarian kita berhasil, kita perlu menemukan algoritma yang dapat menemukan objek dengan cepat.

Salah satu jenis algoritma pencarian yang populer adalah pencarian keturunan. Dalam pencarian keturunan, setiap item dalam set dikunjungi secara berurutan, mulai dari item paling atas dan turun. Ketika sebuah item dikunjungi, koordinatnya saat ini disimpan dan sebuah bendera diatur untuk menunjukkan apakah item tersebut telah ditemukan atau belum. Tujuan dari pencarian keturunan adalah untuk menemukan item dengan biaya serendah mungkin, yang berarti ia harus mengunjungi item yang memiliki jumlah koordinat paling sedikit yang disimpan.

Setelah item ditemukan, koordinatnya diperbarui dan bendera dihapus. Proses ini diulang sampai tujuan tercapai atau terjadi timeout. Jika batas waktu terjadi, maka pencarian dihentikan dan hasil apa pun dikembalikan sebagai NULL.

Ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan tentang pencarian keturunan:

1) Tujuan dari pencarian keturunan adalah untuk menemukan item dengan biaya serendah mungkin. Ini berarti ia harus mengunjungi item yang memiliki jumlah koordinat paling sedikit yang disimpan.

2) Setiap kali sebuah item dikunjungi, koordinatnya disimpan dan sebuah bendera diatur untuk menunjukkan apakah item tersebut telah ditemukan atau belum. Tujuan pencarian keturunan adalah untuk menemukan item dengan biaya serendah mungkin, yang berarti ia harus mengunjungi item yang memiliki jumlah koordinat paling sedikit yang disimpan.

3) Jika terjadi timeout, maka pencarian dihentikan dan hasil apapun dikembalikan sebagai NULL.

Kapan waktu yang tepat untuk menggunakan algoritma keturunan?

Algoritma keturunan biasanya digunakan ketika tujuannya adalah untuk menemukan solusi yang sedekat mungkin dengan nilai target. Hal ini sangat penting ketika nilai target sulit ditentukan atau ketika sejumlah besar solusi yang mungkin ada. Algoritma keturunan yang paling umum adalah Newton-Raphson dan algoritma Gradient Descent.

Beberapa algoritma keturunan umum

Menyelam jauh ke dalam algoritma keturunan selalu menyenangkan, dan posting ini tidak akan berbeda. Tiga algoritma keturunan yang paling umum adalah algoritma hill-climbing, algoritma best-first, dan algoritma pencarian acak.

Algoritma Pendakian Bukit
Algoritme pendakian bukit mungkin yang paling sederhana dari ketiganya, dan bekerja dengan menuruni simpul pohon secara iteratif hingga kami menemukan simpul yang memiliki nilai lebih rendah dari simpul kami saat ini. Setelah kami menemukan nilai yang lebih rendah, kami beralih ke simpul itu dan terus turun dari sana. Proses ini diulang sampai kita mencapai akar pohon atau sampai kita kehabisan node untuk turun.

Algoritma Terbaik-Pertama
Algoritma best-first bekerja sedikit berbeda dari algoritma hill climbing. Daripada memulai dari akar pohon dan turun ke bawah, best-first dimulai pada simpul acak di pohon dan mencoba menemukan solusi terbaik untuk simpul tersebut. Setelah menemukan solusi yang baik, ia beralih ke solusi itu dan melanjutkan dari sana. Proses ini diulang sampai kita mencapai akar pohon atau kita kehabisan solusi untuk mencoba.

Algoritma Pencarian Acak
Algoritma pencarian acak sedikit lebih rumit daripada dua algoritma lainnya, tetapi juga salah satu yang paling efisien. Alih-alih menggunakan algoritma yang ditetapkan untuk menemukan solusi terbaik, pencarian acak menggunakan pendekatan jalan acak. Ini berarti bahwa setiap kali kita membuat keputusan tentang ke mana harus pergi selanjutnya, kita secara acak memilih salah satu opsi yang mungkin. Proses ini diulang sampai kita mencapai akar pohon atau kita kehabisan pilihan.

Kesimpulan

Pemahaman yang lebih mendalam tentang algoritme penurunan dapat membantu Anda menciptakan pengalaman pengguna yang lebih akurat dan menarik. Dalam artikel ini, kami menjelajahi beberapa jenis algoritme penurunan yang berbeda dan membahas bagaimana algoritme tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan halaman web dan aplikasi Anda. Dengan memahami cara kerja algoritme penurunan, Anda akan dapat menciptakan pengalaman yang lebih intuitif bagi pengguna, yang pada gilirannya akan menghasilkan peningkatan tingkat keterlibatan dan konversi.

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