PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 52 Menit 54 Detik 

Algoritma Machine Learning Python Terupdate 2022

Belajar Data Science di Rumah 18-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/58bf749e2d7d4bc03aa5f4e62672900a_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning adalah teknologi yang telah menyaksikan peningkatan eksponensial dalam penggunaan dan popularitasnya dalam beberapa tahun terakhir. Sejumlah besar calon dari seluruh dunia dengan cepat mempelajari teknologi ini dan menggunakan pengetahuannya untuk berbagai penggunaan. 


Sebagai hasilnya, Machine Learning Engineer sangat diminati. Meskipun ada beberapa pro yang jelas, itu memang datang dengan beberapa kontra. Saat ini, algoritma Machine Learning dapat dengan mudah belajar dari data yang diberikan. Saat data baru diberikan, akurasi dan efisiensi model untuk membuat keputusan meningkat dengan pelatihan berikutnya. 


Raksasa seperti Amazon, Walmart, dan lainnya mengumpulkan sejumlah besar data baru setiap hari. Keakuratan dalam menemukan produk terkait atau mesin rekomendasi meningkat dengan tersedianya sejumlah besar data pelatihan ini.


Selain itu, salah satu keunggulan dari Machine Learning yang sangat kuat adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi berbagai tugas pengambilan keputusan. Hal ini akan sangat membebaskan banyak waktu bagi pengembang untuk menggunakan waktu mereka untuk penggunaan yang lebih produktif. 


Misalnya, beberapa penggunaan umum yang Sahabat DQ lihat dalam kehidupan sehari-hari adalah analisis sentimen media sosial dan chatbot. Saat tweet negatif dibuat terkait dengan produk atau layanan Perusahaan, chatbot langsung membalas sebagai dukungan pelanggan tingkat pertama. 

Pembelajaran Mesin mengubah dunia dengan otomatisasi untuk hampir semua hal yang dapat Sahabat DQ pikirkan.


Nah, dengan berbagai keunggulan tersebut ternyata beberapa algoritma masa kini yang dapat sahabat DQ implementasi cukup banyak lho, yuk perhatikan beberapa contoh machine learningnya!


1. Decision Tree untuk Penentuan Proses Kredit Bank

Algoritma ini adalah salah satu algoritma favorit yang cukup sering digunakan. Ini adalah jenis algoritma pembelajaran bertipe supervised yang banyak digunakan untuk masalah klasifikasi. Anehnya, ini bekerja untuk variabel dependen kategorikal dan kontinu. 


Dalam algoritma ini, Sahabat DQ membagi populasi menjadi dua atau lebih himpunan homogen. Ini dilakukan berdasarkan atribut/variabel independen yang paling signifikan untuk membuat kelompok yang berbeda sebanyak mungkin. Untuk lebih jelasnya, Sahabat DQ bisa membaca: Decision Tree Simplified.


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


2. Naive Bayes

Ini adalah teknik klasifikasi berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi antara prediktor. Secara sederhana, pengklasifikasi Naive Bayes mengasumsikan bahwa kehadiran fitur tertentu di kelas tidak terkait dengan kehadiran fitur lainnya. 


Misalnya, buah dapat dianggap sebagai apel jika berwarna merah, bulat, dan berdiameter seSahabat DQr 3 inci. Bahkan jika fitur-fitur ini bergantung satu sama lain atau pada keberadaan fitur-fitur lain, pengklasifikasi Bayes yang naif akan mempertimbangkan semua properti ini untuk berkontribusi secara independen terhadap kemungkinan bahwa buah ini adalah sebuah apel. 


Model Naive Bayesian mudah dibuat dan sangat berguna untuk kumpulan data yang sangat besar. Seiring dengan kesederhanaan, Naive Bayes dikenal mengungguli bahkan metode klasifikasi yang sangat canggih.


3. Random Forest

Random Forest adalah istilah trademark dan lanjutan dari decision tree atau pohon keputusan. Di Random Forest, Sahabat DQ memiliki koleksi pohon keputusan (dikenal sebagai "Forest"). Untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut, setiap pohon memberikan klasifikasi dan Sahabat DQ mengatakan pohon "memilih" untuk kelas itu. Hutan memilih klasifikasi yang memiliki suara terbanyak (di atas semua pohon di hutan).


4. Gradient Boosting

GBM adalah algoritma boosting yang digunakan ketika Sahabat DQ menangani banyak data untuk membuat prediksi dengan kekuatan prediksi yang tinggi. Boosting sebenarnya adalah kumpulan algoritma pembelajaran yang menggabungkan prediksi beberapa estimator dasar untuk meningkatkan ketahanan terhadap satu estimator. 


Ini menggabungkan beberapa prediktor lemah atau rata-rata untuk membangun prediktor kuat. Algoritme peningkatan ini selalu berfungsi dengan baik di kompetisi ilmu data seperti Kaggle, AV Hackathon, CrowdAnalytix.


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


Belajar Python Machine Learning 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!


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!