Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana cara kerja mobil self-driving, chatbots, dan rekomendasi Netflix otomatis? Kemajuan teknologi praktis ini adalah produk dari pembelajaran mesin.
Jenis kecerdasan buatan ini melatih komputer untuk mempelajari perilaku manusia dan menggunakan algoritme untuk membuat keputusan cerdas tanpa intervensi. Algoritme belajar secara independen dari data input dan memprediksi output logis berdasarkan dinamika set data pelatihan.
Berikut adalah beberapa algoritma pembelajaran mesin terbaik yang membantu menciptakan dan melatih sistem komputer cerdas.
Pentingnya Algoritma dalam Machine Learning
SEBUAH algoritma pembelajaran mesin adalah seperangkat instruksi yang digunakan untuk membantu komputer meniru perilaku manusia. Algoritme semacam itu dapat melakukan tugas kompleks dengan sedikit atau tanpa bantuan manusia.
Alih-alih menulis kode untuk setiap tugas, algoritme membangun logika dari data yang Anda perkenalkan ke model. Mengingat kumpulan data yang cukup besar, ini mengidentifikasi sebuah pola, memungkinkannya membuat keputusan logis dan memprediksi keluaran yang berharga.
Sistem modern menggunakan beberapa algoritme pembelajaran mesin, masing-masing dengan manfaat kinerjanya sendiri. Algoritma juga berbeda dalam akurasi, input data, dan use case. Dengan demikian, mengetahui algoritma mana yang akan digunakan adalah langkah terpenting untuk membangun model pembelajaran mesin yang sukses.
1. Regresi Logistik
Juga dikenal sebagai regresi logistik binomial, algoritma ini menemukan probabilitas keberhasilan atau kegagalan suatu peristiwa. Ini umumnya metode masuk ketika variabel dependen adalah biner. Selain itu, hasilnya biasanya diproses hanya sebagai benar/salah atau ya/tidak.
Untuk menggunakan model statistik ini, Anda harus mempelajari dan mengkategorikan kumpulan data berlabel ke dalam kategori diskrit. Fitur yang mengesankan adalah Anda dapat memperluas regresi logistik ke beberapa kelas dan memberikan pandangan realistis tentang prediksi kelas berdasarkan probabilitas.
Regresi logistik sangat cepat dan akurat untuk mengklasifikasikan catatan yang tidak diketahui dan kumpulan data sederhana. Ini juga luar biasa dalam menafsirkan koefisien model. Selain itu, regresi logistik berfungsi paling baik dalam skenario di mana kumpulan data dapat dipisahkan secara linear.
Dengan algoritme ini, Anda dapat dengan mudah memperbarui model untuk mencerminkan data baru dan menggunakan inferensi untuk menentukan hubungan antar fitur. Itu juga kurang rentan terhadap overfitting, memiliki teknik regularisasi dalam kasus satu, dan membutuhkan sedikit daya komputasi.
Salah satu batasan besar regresi logistik adalah bahwa ia mengasumsikan hubungan linier antara variabel dependen dan independen. Ini membuatnya tidak cocok untuk masalah nonlinier karena hanya memprediksi fungsi diskrit menggunakan permukaan keputusan linier. Akibatnya, algoritme yang lebih kuat mungkin lebih sesuai dengan tugas Anda yang lebih kompleks.
2. Pohon Keputusan
Nama ini berasal dari pendekatan struktur pohonnya. Anda dapat menggunakan kerangka Pohon Keputusan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Tetap saja, ini lebih fungsional untuk memecahkan masalah klasifikasi.
Seperti pohon, ini dimulai dengan simpul akar yang mewakili kumpulan data. Cabang-cabang mewakili aturan yang memandu proses pembelajaran. Cabang-cabang ini, yang disebut node keputusan, adalah pertanyaan ya atau tidak yang mengarah ke cabang lain atau berakhir di node daun.
Setiap simpul daun mewakili kemungkinan hasil dari penumpukan keputusan. Node daun dan node keputusan adalah dua entitas utama yang terlibat dalam memprediksi hasil dari informasi yang diberikan. Oleh karena itu, keluaran atau keputusan akhir didasarkan pada fitur dataset.
Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi. Jenis algoritma ini mengharuskan pengguna untuk menjelaskan apa inputnya. Mereka juga membutuhkan deskripsi output yang diharapkan dari data pelatihan.
Sederhananya, algoritma ini adalah representasi grafis dari opsi yang berbeda yang dipandu oleh kondisi yang telah ditentukan untuk mendapatkan semua solusi yang mungkin untuk suatu masalah. Dengan demikian, pertanyaan yang diajukan adalah build-up untuk sampai pada solusi. Pohon keputusan meniru proses pemikiran manusia untuk sampai pada keputusan logis menggunakan aturan sederhana.
Kelemahan utama dari algoritma ini adalah rentan terhadap ketidakstabilan; perubahan kecil dalam data dapat menyebabkan gangguan besar dalam struktur. Karena itu, Anda harus menjelajahi berbagai cara mendapatkan kumpulan data yang konsisten untuk proyek Anda.
3. Algoritma K-NN
K-NN telah terbukti menjadi algoritma multifaset yang berguna untuk mengatasi banyak masalah dunia nyata. Meskipun merupakan salah satu algoritme pembelajaran mesin paling sederhana, ini berguna untuk banyak industri, mulai dari keamanan hingga keuangan dan ekonomi.
Seperti namanya, K-Nearest Neighbor bekerja sebagai classifier dengan mengasumsikan kesamaan antara data tetangga baru dan yang sudah ada. Ini kemudian menempatkan kasus baru dalam kategori yang sama atau mirip dengan data terdekat yang tersedia.
Penting untuk dicatat bahwa K-NN adalah algoritma non-parametrik; itu tidak membuat asumsi tentang data yang mendasarinya. Disebut juga algoritma lazy learner, tidak langsung belajar dari data pelatihan. Sebaliknya, menyimpan set data saat ini dan menunggu sampai menerima data baru. Kemudian, ia melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan dan kesamaan.
K-NN praktis dan orang menggunakannya di berbagai bidang. Dalam perawatan kesehatan, algoritme ini dapat memprediksi kemungkinan risiko kesehatan berdasarkan ekspresi gen individu yang paling mungkin. Di bidang keuangan, para profesional menggunakan K-NN untuk meramalkan pasar saham dan bahkan nilai tukar mata uang.
Kerugian utama menggunakan algoritme ini adalah lebih intensif memori daripada algoritme pembelajaran mesin lainnya. Ini juga mengalami kesulitan dalam menangani input data dimensi tinggi yang kompleks.
Namun demikian, K-NN tetap menjadi pilihan yang baik karena mudah beradaptasi, mudah mengidentifikasi pola, dan memungkinkan Anda untuk memodifikasi data runtime tanpa mempengaruhi akurasi prediksi.
4. K-Means
K-Means adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel ke dalam kelompok yang unik. Ini menerima input, meminimalkan jarak antara titik data, dan mengumpulkan data berdasarkan kesamaan.
Untuk lebih jelasnya, cluster adalah kumpulan titik data yang dikelompokkan menjadi satu karena kesamaan tertentu. Faktor “K” memberi tahu sistem berapa banyak cluster yang dibutuhkan.
Ilustrasi praktis tentang cara kerjanya melibatkan analisis sekelompok pesepakbola bernomor. Anda dapat menggunakan algoritme ini untuk membuat dan membagi pesepakbola menjadi dua kelompok: pesepakbola ahli dan pesepakbola amatir.
Algoritma K-Means memiliki beberapa aplikasi kehidupan nyata. Anda dapat menggunakannya untuk mengkategorikan nilai siswa, melakukan diagnosa medis, dan menampilkan hasil mesin pencari. Singkatnya, ini unggul dalam menganalisis data dalam jumlah besar dan memecahnya menjadi kelompok logis.
Salah satu konsekuensi dari penggunaan algoritma ini adalah hasilnya seringkali tidak konsisten. Ini bergantung pada pesanan, sehingga setiap perubahan pada urutan kumpulan data yang ada dapat memengaruhi hasilnya. Selain itu, tidak memiliki efek yang seragam dan hanya dapat menangani data numerik.
Terlepas dari keterbatasan ini, K-Means adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin dengan performa terbaik. Ini sempurna untuk mengelompokkan kumpulan data dan dipercaya karena kemampuan beradaptasinya.
Memilih Algoritma Terbaik untuk Anda
Sebagai pemula, Anda mungkin memerlukan bantuan untuk menentukan algoritme terbaik. Keputusan ini menantang di dunia yang penuh dengan pilihan fantastis. Namun, sebagai permulaan, Anda harus mendasarkan pilihan Anda pada sesuatu selain fitur mewah dari algoritme.
Sebaliknya, Anda harus mempertimbangkan ukuran algoritme, sifat data, urgensi tugas, dan persyaratan kinerja. Faktor-faktor ini, antara lain, akan membantu Anda memastikan algoritme yang sempurna untuk proyek Anda.
