FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 7 Menit 55 Detik 

Algoritma Machine Learning Paling Populer di 2022

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ad90dd2e544e77517504ecee206be44b_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma machine learning menentukan aturan dan proses yang harus dipertimbangkan sistem saat menangani masalah tertentu. Algoritma ini menganalisis dan mensimulasikan data untuk memprediksi hasil dalam rentang yang telah ditentukan.


Selain itu, saat data baru dimasukkan ke dalam algoritma ini, mereka belajar, mengoptimalkan, dan meningkatkan berdasarkan umpan balik pada kinerja sebelumnya dalam memprediksi hasil. Dengan kata sederhana, algoritma machine learning cenderung menjadi 'lebih pintar' dengan setiap iterasi. 


Tergantung pada jenis algoritmanya, model machine learning menggunakan beberapa parameter seperti parameter gamma, max_depth, n_neighbors, dan lainnya untuk menganalisis data dan menghasilkan hasil yang akurat. Parameter ini merupakan konsekuensi dari data pelatihan yang mewakili kumpulan data yang lebih besar. 


Algoritma machine learning diklasifikasikan menjadi empat jenis berdasarkan teknik pembelajaran: pembelajaran terawasi, semi-terawat, tidak terawasi, dan penguatan. Algoritma regresi dan klasifikasi adalah pilihan paling populer untuk memprediksi nilai, mengidentifikasi kesamaan, dan menemukan pola data yang tidak biasa.


Supervised Learning menggunakan kumpulan data berlabel untuk membuat prediksi. Teknik pembelajaran ini bermanfaat ketika Sahabat DQ mengetahui hasil atau hasil seperti apa yang ingin Sahabat DQ capai.


Misalnya, pertimbangkan bahwa Sahabat DQ memiliki kumpulan data yang menentukan hujan yang terjadi di area geografis selama musim tertentu selama 200 tahun terakhir. 


Sahabat DQ bermaksud mengetahui perkiraan hujan selama musim tertentu selama sepuluh tahun ke depan. Di sini, hasilnya diturunkan berdasarkan label yang ada di dataset asli, yaitu curah hujan, wilayah geografis, musim, dan tahun.


Sementara, unsupervised Learning menggunakan data yang tidak berlabel. Teknik pembelajaran ini melabeli data yang tidak berlabel dengan mengkategorikan data atau mengungkapkan jenis, bentuk, atau strukturnya. 


Teknik ini berguna ketika jenis hasil tidak diketahui. Misalnya, ketika Sahabat DQ menggunakan kumpulan data pengguna Facebook, Sahabat DQ bermaksud untuk mengklasifikasikan pengguna yang menunjukkan kecenderungan (berdasarkan suka) terhadap kampanye iklan Facebook yang serupa.


Dalam hal ini, kumpulan data tidak berlabel. Namun, hasilnya akan memiliki label karena algoritma akan menemukan kesamaan antara titik data saat mengklasifikasikan pengguna.


Nah, penasaran dengan algoritma machine learning terpopuler di 2022? Yuk simak selengkapnya sekarang yah!


1. Regresi Linier

Regresi linier memberikan hubungan antara variabel input (x) dan variabel output (y), juga disebut sebagai variabel bebas dan variabel terikat. Mari kita pahami algoritme dengan contoh di mana Sahabat DQ diminta untuk mengatur beberapa kotak plastik dengan ukuran berbeda di rak terpisah berdasarkan beratnya yang sesuai. 


Tugas harus diselesaikan tanpa menimbang kotak secara manual. Sebagai gantinya, Sahabat DQ perlu menebak berat hanya dengan mengamati tinggi, dimensi, dan ukuran kotak. Singkatnya, seluruh tugas didorong berdasarkan analisis visual. Jadi, Sahabat DQ harus menggunakan kombinasi variabel yang terlihat untuk membuat pengaturan akhir di rak. 


Regresi linier dalam pembelajaran mesin memiliki jenis yang serupa, di mana hubungan antara variabel independen dan dependen ditetapkan dengan menyesuaikannya ke garis regresi.


Garis ini memiliki representasi matematis yang diberikan oleh persamaan linier y = mx + c, di mana y mewakili variabel dependen, m = kemiringan, x = variabel independen, dan b = intersep. Tujuan dari regresi linier adalah untuk menemukan garis yang paling cocok yang mengungkapkan hubungan antara variabel y dan x.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Regresi logistik 

Variabel dependen adalah tipe biner (dikotomis) dalam regresi logistik. Jenis analisis regresi ini menggambarkan data dan menjelaskan hubungan antara satu variabel dikotomis dan satu atau lebih variabel bebas. Regresi logistik digunakan dalam analisis prediktif di mana data terkait memprediksi probabilitas kejadian ke fungsi logit.


Jadi, ini juga disebut regresi logit. Secara matematis, regresi logistik diwakili oleh persamaan: y = e^(b0 + b1*x) / (1 + e^(b0 + b1*x)) Disini, x = nilai input, y = prediksi output, b0 = bias atau istilah intersep, b1 = koefisien untuk input (x). 


Regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah tim tertentu akan memenangkan (1) Piala Dunia FIFA 2022 atau tidak (0), atau apakah akan diberlakukan penguncian (1) karena meningkatnya kasus COVID-19 atau tidak (0). Dengan demikian, hasil biner dari regresi logistik memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih cepat karena Sahabat DQ hanya perlu memilih satu dari dua alternatif.


3. Algoritme Random Forest

Algoritme Random Forest menggunakan banyak Decision Tree  untuk menangani masalah klasifikasi dan regresi. Ini adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi di mana Decision Tree  yang berbeda dibangun di atas sampel yang berbeda selama pelatihan.


Algoritme ini membantu memperkirakan data yang hilang dan cenderung menjaga akurasi tetap utuh dalam situasi ketika sebagian besar data hilang dalam kumpulan data.


4. Decision Tree  

Dengan Decision Tree , Sahabat DQ dapat memvisualisasikan peta hasil potensial untuk serangkaian keputusan. Ini memungkinkan perusahaan untuk membandingkan hasil yang mungkin dan kemudian mengambil keputusan langsung berdasarkan parameter seperti keuntungan dan probabilitas yang bermanfaat bagi mereka. 


Algoritme Decision Tree  berpotensi mengantisipasi opsi terbaik berdasarkan konstruksi matematis dan juga berguna saat melakukan brainstorming atas keputusan tertentu. Pohon dimulai dengan simpul akar (simpul keputusan) dan kemudian bercabang menjadi sub-simpul yang mewakili hasil potensial.


Setiap hasil selanjutnya dapat membuat simpul anak yang dapat membuka kemungkinan lain. Algoritma menghasilkan struktur seperti pohon yang digunakan untuk masalah klasifikasi.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!


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 :