Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Cara Seru Belajar Ensemble Methods di Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 03-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-07-2024-05-04-090228_x_Thumbnail800.jpg

Hai, Sobat Data! Pernahkah kamu mendengar istilah "Machine Learning"? Apa sih sebenarnya Machine Learning itu? Singkatnya, Machine Learning adalah teknologi yang membuat komputer bisa belajar dari data dan menghasilkan keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit. Nah, di dalam dunia Machine Learning, ada metode seru yang disebut "Ensemble Methods". Ensemble Methods adalah teknik keren yang menggabungkan prediksi dari beberapa model Machine Learning untuk meningkatkan akurasi dan kualitas prediksi. Yuk, kita bahas lebih dalam tentang Ensemble Methods ini!


Ensemble Methods sebenarnya mirip dengan meminta pendapat dari berbagai orang untuk memutuskan sesuatu. Misalnya, ketika ingin memilih restoran untuk makan malam, kita mungkin akan bertanya kepada beberapa teman untuk mendapatkan rekomendasi. Nah, Ensemble Methods bekerja dengan konsep serupa. Mereka menggabungkan beberapa model Machine Learning yang berbeda untuk mencapai hasil prediksi yang lebih baik daripada menggunakan satu model saja. Yuk, mari kita jelajahi lebih dalam apa saja metode-metode keren dalam Ensemble Methods ini!


1. Random Forest

Machine Learning

Random Forest adalah salah satu metode populer dalam Ensemble Methods. Ide dasarnya adalah menggabungkan banyak pohon keputusan (decision trees) ke dalam satu "hutan". Setiap pohon melakukan prediksi, dan hasilnya digabungkan untuk mencapai hasil akhir. Random Forest memiliki keunggulan dalam mengatasi overfitting dan bias yang sering terjadi pada model-model yang kompleks.


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


2. Gradient Boosting

Machine Learning

Gradient Boosting adalah metode lain yang hebat dalam Ensemble Methods. Dalam Gradient Boosting, model dibangun secara bertahap, di mana setiap model berikutnya berfokus untuk mengoreksi kesalahan yang dilakukan oleh model sebelumnya. Proses ini terus berlanjut hingga kita mendapatkan model yang sangat kuat dan akurat.


3. Bagging and Boosting

Machine Learning

Bagging (Bootstrap Aggregating) dan Boosting adalah teknik lain dalam Ensemble Methods. Bagging bekerja dengan membuat banyak sampel bootstrap dari data training, dan kemudian menggunakan setiap sampel ini untuk melatih model yang berbeda. Sedangkan Boosting fokus pada menggabungkan model yang lemah menjadi model yang lebih kuat dengan cara yang adaptif.


4. Voting Classifier

Machine Learning

Voting Classifier adalah metode sederhana dalam Ensemble Methods. Ide di balik Voting Classifier adalah memadukan prediksi dari beberapa model Machine Learning berbeda dan memilih hasil prediksi yang paling banyak dipilih atau paling populer. Ini sangat efektif untuk meminimalkan kesalahan individual dari masing-masing model.


5. Stacking

Machine Learning

Terakhir, ada Stacking. Stacking adalah metode yang menggabungkan beberapa model Machine Learning dengan menggunakan model meta atau model penempatan. Dengan Stacking, kita dapat memanfaatkan kekuatan berbagai model untuk meningkatkan performa prediksi secara keseluruhan.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Keren, kan? Sekarang kamu sudah mulai memahami konsep Ensemble Methods dalam Machine Learning! Jika kamu tertarik untuk menggali lebih dalam tentang Machine Learning dan metode-metode canggihnya, yuk bergabung dengan kursus-kursus seru di DQLab


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login