Support Vector Machines (SVM), Rahasia Algoritma AI dengan Akurasi Tinggi

Sahabat DQ pasti pernah bertanya-tanya bagaimana mesin bisa mengenali wajahmu di media sosial, mendeteksi spam dalam email, atau bahkan membantu diagnosis penyakit dari data medis? Semua ini dimungkinkan berkat kecanggihan algoritma Machine Learning.

Salah satu yang paling powerful dalam dunia kecerdasan buatan adalah Support Vector Machines (SVM). Meski namanya terdengar teknis, algoritma ini sebenarnya cukup menarik dan sangat berguna di berbagai bidang. Yuk, kita kupas tuntas rahasia di balik SVM yang membuatnya begitu akurat!

1. Mengenal Lebih Dalam Apa Itu Support Vector Machines (SVM)?

Support Vector Machines (SVM) adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Intinya, SVM berfungsi untuk mencari garis pemisah terbaik antara dua atau lebih kategori dalam sebuah dataset. Dengan kata lain, SVM bekerja layaknya pembatas yang memisahkan titik-titik data ke dalam kelompok yang berbeda.

Sederhananya, bayangkan kamu memiliki sekumpulan data berbentuk titik-titik di sebuah bidang. Tugas SVM adalah menggambar garis pemisah (disebut hyperplane) yang membagi titik-titik tersebut ke dalam kelompoknya masing-masing dengan jarak maksimal dari titik-titik terdekat. Inilah yang membuat SVM begitu efektif dalam menangani data yang kompleks!

2. Mengapa SVM Penting dalam Aplikasi Big Data dan AI?

SVM bukan sekadar algoritma biasa. Ada beberapa alasan mengapa SVM sering dijadikan pilihan utama dalam berbagai aplikasi AI:

• Akurasi tinggi jika dibandingkan dengan algoritma lain, SVM mampu memberikan akurasi yang lebih baik, terutama pada dataset dengan jumlah fitur yang besar.

• Efektif pada data yang kompleks, karena SVM bisa bekerja dengan baik pada data yang tidak teratur atau sulit dipisahkan secara linier.

• Menggunakan teknik kernel trick yang merupakan salah satu keunggulan SVM yang memungkinkan pemetaan data ke dimensi yang lebih tinggi agar lebih mudah dipisahkan.

• Cocok untuk dataset kecil yang berbeda dengan deep learning yang biasanya membutuhkan banyak data, namun keunggulan SVM tetap efektif meskipun dataset yang digunakan kecil.

  
  

Baca juga: Algoritma Support Vector Machine Bagi Data Science

3. Bagaimana Cara Kerja SVM?

SVM bekerja dengan cara menentukan hyperplane terbaik yang memisahkan kelas-kelas dalam dataset. Namun, bagaimana SVM menentukan hyperplane ini?

• Menentukan Margin Terluas

  SVM mencari garis pemisah yang memiliki margin terbesar dari titik-titik data terdekat (disebut support vectors). Semakin besar margin, semakin baik generalisasi modelnya.

• Menggunakan Kernel Trick

  Jika data tidak bisa dipisahkan secara linear, SVM menggunakan teknik kernel trick untuk mengubah data ke dimensi yang lebih tinggi agar bisa dipisahkan dengan mudah.

• Menyesuaikan Parameter

  SVM memiliki parameter tersendidi seperti C (pengontrol margin) dan gamma (untuk kernel trick) yang harus disesuaikan agar bisa mendapatkan model terbaik.

4. Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Menggunakan SVM

Meskipun SVM sangat powerful untuk membantu menghasilkan algoritma AI dengan tingkat akurasi yang tinggi, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar algoritma ini bekerja optimal. Pertama, pemilihan kernel yang tepat seperti linear, polynomial, RBF (Radial Basis Function), atau sigmoid sangat berpengaruh pada performa SVM.

Kedua, scaling data, karena data perlu dinormalisasi agar tidak terjadi bias dalam pemisahan kelas. Terakhir, waktu komputasi untuk dataset besar, SVM bisa menjadi lambat dalam proses training karena kompleksitasnya yang tinggi.

Baca juga: Perbandingan Support Vector Machine dan Decision Tree

FAQ:

• Apakah SVM hanya bisa digunakan untuk klasifikasi?

  Jawabannya, Tidak. Meskipun lebih dikenal untuk klasifikasi, SVM juga bisa digunakan untuk regresi dalam bentuk Support Vector Regression (SVR).

• Apakah SVM lebih baik dibandingkan dengan neural network?

  Nah, untuk hal ini jawabannya tergantung pada kasus penggunaannya. Untuk dataset kecil dan menengah, SVM bisa lebih efisien. Namun, untuk dataset besar dan kompleks, deep learning cenderung lebih unggul.

• Apakah SVM bisa digunakan untuk data teks?

  Jawabannya, Ya! SVM sering digunakan dalam analisis teks seperti klasifikasi spam, analisis sentimen, dan pengenalan pola dalam dokumen.

Gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari SVM lebih dalam, serta menerapkannya untuk mempermudah pekerjaan dengan AI? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari