DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 33 Menit 44 Detik 

4 Algoritma Machine Learning dengan Python untuk Data Science

Belajar Data Science di Rumah 06-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ec635c2993ee4039668281d137625240_x_Thumbnail800.jpg

Sebelum membahas lebih rinci tentang python untuk data science dan machine learning ada baiknya kita mengenali era data yang saat ini sedang kita alami. Kita hidup di 'zaman data' yang diperkaya dengan kekuatan komputasi yang lebih baik dan lebih banyak sumber daya penyimpanan. Data atau informasi ini semakin hari semakin meningkat, namun kenyataannya tantangannya adalah untuk memahami semua data. Bisnis & organisasi sedang mencoba untuk berurusan dengan itu dengan membangun sistem cerdas menggunakan konsep dan metodologi dari Data sains, Data Mining, dan Pembelajaran mesin. Di antara mereka, pembelajaran mesin adalah yang paling bidang ilmu komputer yang menarik. Tidak salah jika kita menyebut machine learning sebagai aplikasi dan ilmu algoritma yang memberikan pengertian pada data. 


Machine Learning (ML) adalah bidang ilmu komputer yang dengan bantuan komputer sistem dapat memberikan pengertian terhadap data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Dengan kata sederhana, ML adalah jenis kecerdasan buatan yang mengekstrak pola dari data mentah dengan menggunakan algoritma atau metode. Fokus utama ML adalah untuk memungkinkan sistem komputer belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit atau campur tangan manusia.


Berikut beberapa machine learning yang banyak digunakan oleh praktisi data


1. Analisis Pohon Keputusan atau Decision Tree

Secara umum, decision trees atau analisis pohon keputusan adalah alat pemodelan prediktif yang dapat diterapkan di seluruh banyak daerah. Pohon keputusan dapat dibangun dengan pendekatan algoritmik yang dapat membagi dataset dengan cara yang berbeda berdasarkan kondisi yang berbeda. Keputusan tress adalah yang paling algoritma kuat yang termasuk dalam kategori algoritma yang diawasi. Mereka dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Dua entitas utama dari a pohon adalah simpul keputusan, di mana data dipecah dan keluar, di mana kami mendapat hasil.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab


2. Naive Bayes

Algoritma Naive Bayes adalah teknik klasifikasi berdasarkan penerapan teorema Bayes

dengan asumsi kuat bahwa semua prediktor independen satu sama lain. Secara sederhana, asumsinya adalah bahwa kehadiran fitur di kelas tidak tergantung pada kehadiran fitur lain di kelas yang sama. Misalnya, telepon dapat dipertimbangkan secerdas layar sentuh, fasilitas internet, kamera bagus dll. Padahal semua ini fitur bergantung satu sama lain, mereka berkontribusi secara independen terhadap kemungkinan bahwa ponsel tersebut adalah ponsel pintar.


3. Random Forest

Random Forest Algorithm adalah algoritma pembelajaran supervised yang digunakan untuk kedua klasifikasi menggunakan regresi. Tapi bagaimanapun, ini terutama digunakan untuk masalah klasifikasi. Seperti yang kita tahu bahwa hutan terdiri dari pohon dan lebih banyak pohon berarti hutan yang lebih kuat. Demikian pula, algoritma hutan acak membuat pohon keputusan pada sampel data dan kemudian mendapatkan prediksi dari masing-masing dan akhirnya memilih solusi terbaik melalui voting. Ini metode ensemble yang lebih baik daripada pohon keputusan tunggal karena mengurangi over-fitting dengan merata-ratakan hasilnya.


4. K-Means Algorithm

Algoritma pengelompokan K-means menghitung centroid dan melakukan iterasi sampai kami menemukan yang optimal pusat. Diasumsikan bahwa jumlah cluster sudah diketahui. Itu juga disebut datar algoritma pengelompokan. Jumlah cluster yang diidentifikasi dari data oleh algoritma adalah diwakili oleh 'K' di K-means. Dalam algoritma ini, titik-titik data ditugaskan ke sebuah cluster sedemikian rupa sehingga jumlah jarak kuadrat antara titik data dan centroid akan minimum. Ini adalah untuk dipahami bahwa lebih sedikit variasi dalam cluster akan menghasilkan lebih banyak titik data yang serupa dalam cluster yang sama.

Baca juga : Kapan Waktu Yang Tepat Menggunakan Machine Learning vs Deep Learning

5. Belajar Python untuk Data Science Free

Yuk pahami dan kuasai Python untuk data science gratis bersama dqlab.id/signup . Buat akunnya dan nikmati proses pembelajaran anti ribet bersama DQLab., Belajar mandiri dan aplikatif dengan memanfaatkan code live editor anti ribet yang membuat kamu nyaman setiap belajar. 


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :