Algoritma pembelajaran mesin terpenting yang diketahui seorang ilmuwan data

Ini tidak untuk semua orang.

Pembelajaran mesin memberdayakan banyak hal di sekitar kita – dari sistem rekomendasi hingga mobil self-driving!

Namun, memahami berbagai jenis algoritma dapat menjadi sulit.

Berikut adalah panduan cepat dan mudah untuk empat kategori utama: Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tak Terawasi, Pembelajaran Semi-Terawasi, dan Pembelajaran Penguatan.

Pembelajaran Terawasi

Dalam pembelajaran terawasi, model belajar dari contoh yang sudah memiliki jawaban (data yang telah diberi label). Tujuannya adalah agar model dapat memprediksi hasil yang benar ketika diberikan data baru.

Beberapa algoritma pembelajaran terawasi yang umum digunakan termasuk:

➡️ Regresi Linier – Untuk memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah.

➡️ Regresi Logistik – Untuk memprediksi kategori, seperti spam atau bukan spam.

➡️ Pohon Keputusan – Untuk membuat keputusan secara bertahap.

➡️ K-Tetangga Terdekat (KNN) – Untuk menemukan titik data yang serupa.

➡️ Hutan Acak – Kumpulan pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi.

➡️ Jaringan Saraf – Dasar dari pembelajaran dalam, meniru otak manusia.

Pembelajaran Tak Terawasi

Dengan pembelajaran tak terawasi, model mengeksplorasi pola dalam data yang tidak memiliki label. Ia menemukan struktur atau kelompok tersembunyi.

Beberapa algoritma pembelajaran tak terawasi yang populer termasuk:

➡️ Pengelompokan K-Means – Untuk mengelompokkan data menjadi kelompok.

➡️ Pengelompokan Hirarkis – Untuk membangun pohon kelompok.

➡️ Analisis Komponen Utama (PCA) – Untuk mengurangi data menjadi bagian yang paling penting.

➡️ Autoencoder – Untuk menemukan representasi data yang lebih sederhana.

Pembelajaran Semi-Terawasi

Ini adalah campuran dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi. Ia menggunakan sejumlah kecil data yang telah diberi label dengan sejumlah besar data yang tidak diberi label untuk meningkatkan pembelajaran.

Algoritma pembelajaran semi-terawasi yang umum digunakan termasuk:

➡️ Propagasi Label – Untuk menyebarkan label melalui titik data yang terhubung.

➡️ SVM Semi-Terawasi – Untuk menggabungkan data yang telah diberi label dan tidak diberi label.

➡️ Metode Berbasis Grafik – Untuk menggunakan struktur grafik untuk meningkatkan pembelajaran.

Pembelajaran Penguatan

Dalam pembelajaran penguatan, model belajar melalui trial dan error. Ia berinteraksi dengan lingkungannya, menerima umpan balik (reward atau hukuman), dan belajar bagaimana bertindak untuk memaksimalkan reward.

Algoritma pembelajaran penguatan yang populer termasuk:

➡️ Q-Learning – Untuk belajar tindakan terbaik seiring waktu.

➡️ Jaringan Q-Dalam (DQN) – Menggabungkan Q-learning dengan pembelajaran dalam.

➡️ Metode Gradien Kebijakan – Untuk belajar kebijakan secara langsung.

➡️ Optimasi Kebijakan Proksimal (PPO) – Untuk pembelajaran yang stabil dan efektif.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.