Pembaca seperti Anda membantu mendukung MUO. Saat Anda melakukan pembelian menggunakan tautan di situs kami, kami dapat memperoleh komisi afiliasi.
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana cara kerja mobil self-driving, chatbots, dan rekomendasi Netflix otomatis? Kemajuan teknologi praktis ini adalah produk dari pembelajaran mesin.
Kecerdasan buatan jenis ini melatih komputer untuk mempelajari perilaku manusia dan menggunakan algoritme untuk membuat keputusan cerdas tanpa intervensi. Algoritme belajar secara independen dari data input dan memprediksi output logis berdasarkan dinamika dataset pelatihan.
Berikut adalah beberapa algoritma pembelajaran mesin terbaik yang membantu menciptakan dan melatih sistem komputer cerdas.
Pentingnya Algoritma dalam Machine Learning
A algoritma pembelajaran mesin adalah seperangkat instruksi yang digunakan untuk membantu komputer meniru perilaku manusia. Algoritme semacam itu dapat melakukan tugas kompleks dengan sedikit atau tanpa bantuan manusia.
Alih-alih menulis kode untuk setiap tugas, algoritme membangun logika dari data yang Anda perkenalkan ke model. Mengingat kumpulan data yang cukup besar, ini mengidentifikasi sebuah pola, memungkinkannya membuat keputusan logis dan memprediksi keluaran yang berharga.
Sistem modern menggunakan beberapa algoritme pembelajaran mesin, masing-masing dengan keunggulan kinerjanya sendiri. Algoritma juga berbeda dalam akurasi, input data, dan kasus penggunaan. Dengan demikian, mengetahui algoritme mana yang digunakan adalah langkah paling penting untuk membangun model pembelajaran mesin yang sukses.
1. Regresi logistik
Juga dikenal sebagai regresi logistik binomial, algoritma ini menemukan probabilitas keberhasilan atau kegagalan suatu peristiwa. Ini umumnya merupakan metode masuk ketika variabel dependen adalah biner. Selain itu, hasilnya biasanya diproses sebagai benar/salah atau ya/tidak.
Untuk menggunakan model statistik ini, Anda harus mempelajari dan mengkategorikan set data berlabel ke dalam kategori diskrit. Fitur yang mengesankan adalah Anda dapat memperluas regresi logistik ke beberapa kelas dan memberikan pandangan realistis tentang prediksi kelas berdasarkan probabilitas.
Regresi logistik sangat cepat dan akurat untuk mengklasifikasikan catatan yang tidak diketahui dan kumpulan data sederhana. Ini juga luar biasa dalam menafsirkan koefisien model. Selain itu, regresi logistik berfungsi paling baik dalam skenario di mana kumpulan data dapat dipisahkan secara linear.
Dengan algoritme ini, Anda dapat dengan mudah memperbarui model untuk mencerminkan data baru dan menggunakan inferensi untuk menentukan hubungan antar fitur. Itu juga kurang rentan terhadap overfitting, memiliki teknik regularisasi jika ada, dan membutuhkan daya komputasi yang kecil.
Salah satu batasan besar dari regresi logistik adalah bahwa regresi ini mengasumsikan hubungan linear antara variabel dependen dan independen. Ini membuatnya tidak sesuai untuk masalah nonlinier karena hanya memprediksi fungsi diskrit menggunakan permukaan keputusan linier. Akibatnya, algoritme yang lebih kuat mungkin lebih sesuai dengan tugas Anda yang lebih kompleks.
2. Pohon Keputusan
Nama ini berasal dari pendekatan struktur pohonnya. Anda dapat menggunakan kerangka Pohon Keputusan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Tetap saja, ini lebih fungsional untuk memecahkan masalah klasifikasi.
Seperti pohon, ini dimulai dengan simpul akar yang mewakili kumpulan data. Cabang-cabang mewakili aturan yang memandu proses pembelajaran. Cabang-cabang ini, yang disebut node keputusan, adalah pertanyaan ya atau tidak yang mengarah ke cabang lain atau berakhir di node daun.
Setiap simpul daun mewakili kemungkinan hasil dari penumpukan keputusan. Node daun dan node keputusan adalah dua entitas utama yang terlibat dalam memprediksi hasil dari informasi yang diberikan. Oleh karena itu, keluaran atau keputusan akhir didasarkan pada fitur dataset.
Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi. Jenis algoritme ini mengharuskan pengguna untuk menjelaskan apa inputnya. Mereka juga membutuhkan deskripsi keluaran yang diharapkan dari data pelatihan.
Sederhananya, algoritma ini adalah representasi grafis dari berbagai opsi yang dipandu oleh kondisi yang telah ditetapkan untuk mendapatkan semua solusi yang mungkin untuk suatu masalah. Dengan demikian, pertanyaan yang diajukan adalah membangun untuk sampai pada solusi. Pohon keputusan meniru proses pemikiran manusia untuk sampai pada keputusan logis menggunakan aturan sederhana.
Kelemahan utama dari algoritma ini adalah rentan terhadap ketidakstabilan; perubahan kecil dalam data dapat menyebabkan gangguan besar pada struktur. Karena itu, Anda harus menjelajahi berbagai cara mendapatkan kumpulan data yang konsisten untuk proyek Anda.
3. Algoritma K-NN
K-NN telah terbukti menjadi algoritma multifaset yang berguna untuk mengatasi banyak masalah dunia nyata. Meskipun merupakan salah satu algoritme pembelajaran mesin paling sederhana, algoritme ini berguna untuk banyak industri, mulai dari keamanan hingga keuangan dan ekonomi.
Seperti namanya, K-Nearest Neighbor bekerja sebagai classifier dengan mengasumsikan kesamaan antara data tetangga baru dan yang sudah ada. Ini kemudian menempatkan kasus baru dalam kategori yang sama atau mirip dengan data terdekat yang tersedia.
Penting untuk dicatat bahwa K-NN adalah algoritma non-parametrik; itu tidak membuat asumsi tentang data yang mendasarinya. Juga disebut algoritma lazy learner, tidak langsung belajar dari data pelatihan. Sebaliknya, ia menyimpan set data saat ini dan menunggu hingga menerima data baru. Kemudian melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan dan kesamaan.
K-NN praktis dan orang menggunakannya di berbagai bidang. Dalam perawatan kesehatan, algoritme ini dapat memprediksi kemungkinan risiko kesehatan berdasarkan kemungkinan besar ekspresi gen seseorang. Di bidang keuangan, para profesional menggunakan K-NN untuk meramalkan pasar saham dan bahkan nilai tukar mata uang.
Kerugian utama menggunakan algoritme ini adalah lebih intensif memori daripada algoritme pembelajaran mesin lainnya. Ini juga mengalami kesulitan dalam menangani input data dimensi tinggi yang kompleks.
Namun demikian, K-NN tetap merupakan pilihan yang baik karena mudah beradaptasi, mudah mengidentifikasi pola, dan memungkinkan Anda memodifikasi data waktu proses tanpa memengaruhi akurasi prediksi.
4. K-Means
K-Means adalah algoritme pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel ke dalam kluster unik. Ini menerima input, meminimalkan jarak antara titik data, dan mengumpulkan data berdasarkan kesamaan.
Untuk lebih jelasnya, cluster adalah kumpulan titik data yang dikelompokkan menjadi satu karena kesamaan tertentu. Faktor "K" memberi tahu sistem berapa banyak cluster yang dibutuhkan.
Ilustrasi praktis tentang cara kerjanya melibatkan analisis sekelompok pesepakbola bernomor. Anda dapat menggunakan algoritme ini untuk membuat dan membagi pesepakbola menjadi dua kelompok: pesepakbola ahli dan pesepakbola amatir.
Algoritma K-Means memiliki beberapa aplikasi kehidupan nyata. Anda dapat menggunakannya untuk mengkategorikan nilai siswa, melakukan diagnosis medis, dan menampilkan hasil mesin pencari. Singkatnya, ini unggul dalam menganalisis data dalam jumlah besar dan memecahnya menjadi kelompok logis.
Salah satu konsekuensi dari penggunaan algoritma ini adalah hasilnya seringkali tidak konsisten. Ini bergantung pada pesanan, sehingga setiap perubahan pada urutan kumpulan data yang ada dapat memengaruhi hasilnya. Selain itu, tidak memiliki efek yang seragam dan hanya dapat menangani data numerik.
Terlepas dari keterbatasan ini, K-Means adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin dengan kinerja terbaik. Ini sempurna untuk mensegmentasi kumpulan data dan dipercaya karena kemampuan beradaptasinya.
Memilih Algoritma Terbaik untuk Anda
Sebagai pemula, Anda mungkin memerlukan bantuan untuk menentukan algoritme terbaik. Keputusan ini menantang di dunia yang penuh dengan pilihan fantastis. Namun, sebagai permulaan, Anda harus mendasarkan pilihan Anda pada sesuatu selain fitur mewah dari algoritme.
Sebaliknya, Anda harus mempertimbangkan ukuran algoritme, sifat data, urgensi tugas, dan persyaratan kinerja. Faktor-faktor ini, antara lain, akan membantu Anda memastikan algoritme yang sempurna untuk proyek Anda.
