Rangkuman Top Algoritma Data Science di 2021
Algoritma Data Science sangat berguna dalam setiap lini bisnis di era digital seperti ini. Di dunia di mana hampir semua tugas manual diotomatisasi, definisi manual berubah. Algoritma Data Science dapat membantu komputer bermain catur, melakukan operasi, dan menjadi lebih pintar dan lebih pribadi. Hidup di era kemajuan teknologi yang konstan, dan melihat bagaimana komputasi telah berkembang selama bertahun-tahun, kita dapat memprediksi apa yang akan terjadi di hari-hari mendatang.
Salah satu fitur utama dari revolusi ini yang menonjol adalah bagaimana alat dan teknik komputasi telah digunakan secara masif dan sangat disruptif. Dalam lima tahun terakhir, para data science telah membangun mesin pengolah data yang canggih dengan mengeksekusi teknik-teknik canggih dengan mulus. Hasilnya sangat mencengangkan. Nah, dalam pengolahannya para ilmuwan menggunakan beberapa jenis algoritma seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning, hingga Reinforcement Learning.
Namun, dalam implementasinya mereka membutuhkan algoritma untuk menjalankan tujuannya. Nah, apa saja algoritma yang sering digunakan para ilmuwan data? yuk bahas selengkapnya bersama DQLab!
1. Pohon Keputusan atau Decision Tree
Algoritma Pohon Keputusan dalam pembelajaran mesin adalah salah satu algoritma yang paling populer digunakan saat ini; ini adalah algoritma supervised yang digunakan untuk mengklasifikasikan masalah. Ia bekerja dengan baik mengklasifikasikan untuk kedua variabel dependen kategorik dan kontinu. Dalam algoritma ini, kami membagi populasi menjadi dua atau lebih himpunan homogen berdasarkan atribut/variabel independen yang paling signifikan.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2. Algoritma KNN (K- Nearest Neighbors)
Algoritma ini dapat diterapkan pada masalah klasifikasi dan regresi. Rupanya, dalam industri Ilmu Data, ini lebih banyak digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi. Ini adalah algoritma sederhana yang menyimpan semua kasus yang tersedia dan mengklasifikasikan setiap kasus baru dengan mengambil suara mayoritas dari k tetangganya. Kasus ini kemudian ditugaskan ke kelas yang paling banyak memiliki kesamaan. Fungsi jarak melakukan pengukuran ini.
3. Gradient Boosting Algorithm and AdaBoosting Algorithm
Ini adalah algoritma penguat yang digunakan ketika banyak data harus ditangani untuk membuat prediksi dengan akurasi tinggi. Boosting adalah algoritma pembelajaran ensemble yang menggabungkan kekuatan prediktif dari beberapa estimator dasar untuk meningkatkan ketahanan. Singkatnya, ini menggabungkan beberapa prediktor lemah atau rata-rata untuk membangun prediktor yang kuat. Ini adalah algoritma pembelajaran mesin yang paling disukai saat ini. Gunakan mereka, bersama dengan Kode Python dan R, untuk mencapai hasil yang akurat.
4. Algoritma SVM (Support Vector Machine)
Algoritma SVM adalah metode algoritma klasifikasi di mana Anda memplot data mentah sebagai titik dalam ruang n-dimensi (di mana n adalah jumlah fitur yang Anda miliki). Nilai dari masing-masing fitur tersebut kemudian diikatkan pada koordinat tertentu, sehingga memudahkan untuk mengklasifikasikan data. Garis yang disebut pengklasifikasi dapat digunakan untuk membagi data dan memplotnya pada grafik.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
5. Belajar Data Science Bersama DQLab!
Halo sahabat data, DQLab menyediakan berbagai pilihan kelas mulai dari data engineer, data analyst, sampai data analyst. Sahabat data dapat mempelajari mulai dari hal yang basic sampai ke hal yang cukup complicated. Penasaran yuk coba subscribe kelasnya dan nikmati belajar anti ribet dengan environment DQLab sekarang! Waktunya kamu berperan di era industri 4.0 dengan data.