“Mobil dan robot yang dapat mengemudi sendiri dari Google mendapatkan banyak tekanan, tetapi masa depan perusahaan yang sebenarnya ada dalam pembelajaran mesin, teknologi yang memungkinkan komputer menjadi lebih pintar dan lebih personal.”
– Eric Schmidt (Pimpinan Google)
Kita semua hidup dalam periode BERKEMBANG. Menurut Eric Schmidt – “Pembelajaran Mesin adalah masa depan teknologi”. Ini adalah komponen utama dari Artificial Intelligence. Jadi, benarkah pembelajaran mesin memengaruhi performa bisnis?
Semua pertanyaan dan keraguan Anda terjawab dalam artikel ini, Anda menemukan tiga jenis pembelajaran mesin yang berguna untuk bisnis Anda dan 5 jenis Algoritma pembelajaran Mesin teratas untuk membuat diri Anda lebih akrab dengan konsep ML.
Tiga Jenis Pembelajaran Mesin
Ada tiga jenis pembelajaran mesin yang membantu pengembang menciptakan sesuatu yang inovatif.
1. Pembelajaran Terbimbing
Pembelajaran yang diawasi terdiri dari variabel target (atau variabel dependen) yang ditentukan dari seperangkat prediktor (variabel independen) tertentu. Menggunakan kumpulan variabel ini, yang menghasilkan fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan.
Proses pelatihan berlanjut hingga model mencapai tingkat akurasi yang diinginkan pada data pelatihan. Pembelajaran yang diawasi adalah tugas menyimpulkan fungsi dari data pelatihan berlabel.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan memiliki lebih sedikit informasi tentang objek, khususnya, set kereta tidak berlabel. Apa tujuanmu sekarang Beberapa perbandingan antara kelompok objek dapat dikenali dan dimasukkan ke dalam kelompok yang relevan.
Beberapa objek dapat sangat berbeda dari semua cluster, dengan cara ini Anda menganggap objek tersebut sebagai pengecualian. Metode ini memungkinkan Anda untuk meningkatkan akurasi secara signifikan karena kita dapat menggunakan data tak berlabel di set kereta dengan sejumlah kecil data berlabel.
Kategori pembelajaran mesin ini dikenal sebagai tanpa pengawasan karena tidak seperti pembelajaran yang diawasi tidak ada guru. Algoritma dibiarkan sendiri untuk membuat dan mengembalikan struktur yang menarik dalam data.
3. Pembelajaran Penguatan
Metode ini memungkinkan pengguna untuk memutuskan tindakan terbaik, berdasarkan keadaan saat ini dan perilaku yang dipelajari yang memaksimalkan hadiah. Pendekatan ini sering digunakan dalam robotika.
Dengan menggunakan pembelajaran ini, mesin dilatih untuk membuat keputusan khusus.
Ia bekerja seperti- Mesin ditampilkan ke pengaturan di mana ia melatih dirinya sendiri secara terus-menerus menggunakan coba-coba. Mesin ini belajar dari pengalaman masa lalu dan mencoba menangkap pengetahuan terbaik untuk membuat keputusan bisnis yang akurat.
Apa itu Algoritma Pembelajaran Mesin?
Algoritme pembelajaran mesin adalah program yang dapat belajar dari data dan meningkatkan dari pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Tugas belajar mungkin termasuk mempelajari fungsi yang menyusun masukan ke keluaran, mempelajari struktur tersembunyi dalam data tak berlabel; atau ‘pembelajaran berbasis instance’, di mana label kelas dibuat untuk instance baru dengan menganalisis instance baru (baris) ke instance dari data pelatihan, yang disimpan dalam memori.
Sekarang, saya akan membagikan lima jenis algoritme pembelajaran mesin teratas yang meningkatkan kemajuan bisnis. Algoritme ini ramah pengguna dan mendorong beberapa tujuan. Selain itu, semuanya populer dan digunakan oleh ribuan perusahaan.
Jenis Algoritma Pembelajaran Mesin untuk pemula
Ada 5 algoritme pembelajaran mesin teratas untuk pemula yang menawarkan keseimbangan yang baik antara kemudahan, daya komputasi yang lebih rendah, hasil langsung, dan akurat.
1. Regresi Linier
Regresi linier adalah metode klasifikasi, bukan metode regresi. Strategi pemodelan prediktif ini dipahami dengan sangat baik, karena statistik menggunakan alat ini selama beberapa dekade sebelum penemuan komputer modern.
Tujuan dari regresi linier adalah membuat prediksi seakurat mungkin dengan menemukan nilai untuk dua koefisien yang membobotkan setiap variabel input. Teknik ini dapat mencakup aljabar linier, pengoptimalan penurunan gradien, dan banyak lagi.
Menggunakan regresi linier mudah dan biasanya memberikan hasil yang akurat. Pengguna yang lebih terampil / berpengalaman tahu untuk menghapus variabel dari kumpulan data pelatihan Anda yang berkorelasi erat dan menghapus sebanyak mungkin gangguan (variabel keluaran yang tidak terkait) jika memungkinkan.
2. Pohon Keputusan
Algoritme lain yang populer dan mudah dipahami adalah pohon keputusan. Grafik mereka membantu Anda melihat apa yang Anda pikirkan dan mesin mereka membutuhkan proses pemikiran yang sistematis dan terdokumentasi.
Ide algoritma ini cukup sederhana. Di setiap node, Anda memilih pemisahan terbaik di antara semua fitur dan semua kemungkinan titik pemisahan. Setiap pemisahan dipilih sedemikian rupa untuk memaksimalkan beberapa fungsi. Dalam pohon klasifikasi, Anda menggunakan cross-entropy dan indeks Gini.
Dalam pohon regresi, Anda meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat antara variabel prediktif dari nilai target titik yang berada di wilayah itu dan o
3. Dukungan mesin vektor
Algoritme ini juga dikenal sebagai SVM, yang menganalisis kumpulan data ke dalam kelas. Tujuan utama dari mesin vektor dukungan (SVM) adalah pendekatannya yang berguna untuk klasifikasi di masa mendatang. Ini digunakan untuk mengetahui garis yang memisahkan data pelatihan dengan kelas tertentu.
Satu hal lagi yang harus Anda ketahui adalah bahwa ini memberi Anda margin maksimum untuk memasukkan data masa depan ke dalam kelas.
Seorang pemula atau berpengalaman, yang mengerjakan ini, ini adalah yang terbaik untuk data pelatihan karena data nonlinier juga dapat diprogram dalam Support vector machine (SVM).
4. Apriori
Pembelajaran apriori digunakan dalam database transaksional untuk mengerjakan kumpulan item yang sering dan kemudian menghasilkan aturan asosiasi. Ini populer digunakan dalam analisis keranjang pasar, di mana seseorang memeriksa kombinasi produk yang sering muncul bersamaan dalam database.
Prinsip dasar Apriori digunakan dalam analisis pasar. Algoritme ini memeriksa korelasi positif dan negatif antara produk setelah menganalisis A dan B dalam kumpulan data. Ini khusus digunakan oleh tim penjualan yang mengawasi keranjang pelanggan untuk menemukan produk mana yang akan dibeli pelanggan dengan produk lain.
5. Pengelompokan K-means
Pengelompokan yang digunakan untuk sampel grup seperti objek dalam cluster identik lebih mirip satu sama lain daripada objek dari grup lain.
K- berarti algoritma pengelompokan jenis set data melalui kelompok yang ditentukan. Ini adalah proses berulang yang juga mengeluarkan grup serupa dengan data masukan terlampir.
Baca juga : Contoh Penerapan Machine Learning
Mari kita ambil contoh, Jika Anda menggunakan algoritma K- means untuk mengklasifikasikan hasil web untuk kata sipil, maka akan ditampilkan hasilnya dalam bentuk kelompok. Dan Akurasi adalah keunggulan utama dari algoritma ini. Selain itu, telah mengembangkan reputasi untuk menyediakan pengelompokan yang efisien dalam waktu singkat dibandingkan dengan algoritme lain yang memberikan grup yang bermakna berdasarkan pola internal. Algoritma ini membantu pemasar untuk mengidentifikasi kelompok audiens target.
