pexels zydeaosika 4139312 scaled
pexels zydeaosika 4139312 scaled

Apa teknik pembelajaran mesin yang paling penting?

Posted on

Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Pada artikel ini, kita akan membahas beberapa teknik pembelajaran mesin yang paling penting, sehingga Anda dapat mulai menggunakannya dalam proyek Anda sendiri.

Algoritma Pembelajaran Mesin

Tidak ada satu jawaban untuk pertanyaan ini karena tergantung pada jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dan tugas spesifik yang ada. Namun, beberapa teknik pembelajaran mesin yang paling penting meliputi:

  1. Data pelatihan: Langkah pertama dan paling dasar dalam algoritma pembelajaran mesin apa pun adalah data pelatihan. Di sinilah komputer belajar mengenali pola dalam kumpulan data yang belum diajarkan secara eksplisit untuk dikenali. Cara yang baik untuk mengumpulkan data pelatihan adalah dengan menggunakan pendekatan crowdsourcing, di mana orang diminta untuk memberikan masukan untuk algoritme pembelajaran mesin.
  2. Optimasi: Setelah data pelatihan dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah optimasi. Ini melibatkan menemukan parameter terbaik untuk algoritma pembelajaran mesin tertentu yang digunakan, sehingga hasilnya seakurat mungkin. Ada banyak teknik pengoptimalan yang tersedia, dan masing-masing akan menawarkan hasil yang berbeda.
  3. Klasifikasi: Setelah optimasi, langkah selanjutnya adalah klasifikasi. Ini melibatkan menentukan apakah datum milik salah satu dari dua kelompok yang dikenal (yaitu, label). Klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode terawasi atau tidak terawasi, dan bisa lebih kompleks daripada optimasi dan prediksi karena memerlukan pengetahuan tentang mengapa datum tertentu milik satu kelompok atau yang lain.

Pembelajaran Terawasi

pembelajaran terawasi adalah teknik pembelajaran mesin di mana model dilengkapi dengan satu set data pelatihan, dan algoritme mencoba menemukan pola dalam data ini yang sesuai dengan fenomena dunia nyata. Tujuan pembelajaran terawasi adalah menemukan model yang dapat memprediksi hasil yang diinginkan dari data masukan.

Ada beberapa jenis algoritma pembelajaran terawasi. Jenis pembelajaran terawasi yang paling umum adalah regresi linier, yang mencoba menemukan garis yang paling cocok antara titik data input dan nilai prediksi. Algoritme pembelajaran terawasi umum lainnya termasuk mesin vektor dukungan (SVM), tetangga k-terdekat (KNN), dan jaringan saraf Bayesian (BNN).

Pembelajaran yang diawasi memiliki banyak aplikasi, termasuk memprediksi perilaku pengguna di situs web, memprediksi penipuan kartu kredit, dan memprediksi wabah penyakit.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Salah satu aspek terpenting dari pembelajaran mesin adalah mengajarkan komputer cara belajar sendiri. Ini biasanya dilakukan melalui pembelajaran tanpa pengawasan, di mana komputer diberikan data tanpa diberitahu apa yang harus dicari. Ada banyak teknik berbeda untuk pembelajaran tanpa pengawasan, dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Berikut adalah beberapa yang paling penting:

  1. Pembelajaran yang Diawasi

Salah satu metode paling umum untuk mengajar komputer cara belajar sendiri adalah melalui pembelajaran yang diawasi. Dalam metode ini, komputer diberikan data yang telah diberi label dengan informasi tentang apa yang harus dicari. Misalnya, Anda dapat memberikan data komputer tentang gambar kucing dan anjing, dan memintanya untuk mengidentifikasi mana yang kucing dan mana yang anjing.

Jenis pembelajaran ini berguna karena memungkinkan Anda melatih komputer tanpa harus memberikan data pelatihan tentang kucing atau anjing. Ini berarti Anda dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin tanpa mengkhawatirkan akurasi atau bias. pembelajaran terawasi juga berguna untuk membangun model yang nantinya dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang data baru.

  1. Meningkatkan

Boosting adalah teknik populer untuk pembelajaran tanpa pengawasan yang dikembangkan oleh penurunan gradien (algoritma pembelajaran mesin penting lainnya). Dalam meningkatkan, komputer diberikan satu set data pelatihan yang telah diberi label sebelumnya sebagai positif atau negatif. Tujuannya adalah untuk menemukan sekumpulan bobot yang paling sesuai dengan data pelatihan menggunakan algoritme pembelajaran mesin.

boosting berguna untuk membangun model yang dapat membuat prediksi tentang data baru. Selain itu, dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi model yang ada. Namun, boosting tidak dapat diandalkan seperti metode lain untuk pembelajaran tanpa pengawasan, dan juga dapat sensitif terhadap noise dalam data.

  1. Hutan Acak

Hutan acak adalah jenis model pembelajaran tanpa pengawasan yang dikembangkan oleh Breiman et al. pada tahun 1984. Hutan acak didasarkan pada gagasan bahwa berbagai jenis data dapat direpresentasikan sebagai pohon (struktur hierarki). Setiap simpul pohon berisi informasi tentang kategori tertentu, dan simpul akar berisi informasi tentang semua kategori.

Random forest berguna untuk membuat prediksi tentang data baru karena mampu menggeneralisasi dengan baik. Selain itu, mereka relatif cepat dan akurat dalam hal membuat prediksi. Namun, hutan acak bisa sulit untuk dilatih dan menggunakan tingkat positif palsu bisa tinggi.

Pembelajaran Mendalam
Ada banyak teknik pembelajaran mesin yang berbeda yang dapat digunakan untuk pemrosesan data. Namun, beberapa teknik pembelajaran mendalam yang paling penting meliputi: jaringan saraf convolutional, jaringan saraf berulang, dan pembelajaran penguatan.

Kesimpulan

Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer dan teknik yang berhubungan dengan pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data. Teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, tetapi artikel ini tidak akan membahasnya secara detail. Apa yang akan dilakukan artikel ini adalah memberi Anda gambaran umum tentang beberapa teknik pembelajaran mesin yang paling penting, termasuk penurunan gradien, regresi linier, mesin vektor dukungan (SVM), jaringan Bayesian, dan jaringan saraf dalam. Berbekal pengetahuan ini, Anda sekarang harus dapat memperoleh pemahaman tentang apa metode ini digunakan dan bagaimana cara kerjanya.

× Penutup! Postingan "Apa teknik pembelajaran mesin yang paling penting?" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Apa teknik pembelajaran mesin yang paling penting? ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Apa teknik pembelajaran mesin yang paling penting? yang disajikan menjadi lebih akurat.