10 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas Untuk Pemula

Pada artikel ini, kita akan menjelajahi 10 algoritma pembelajaran mesin teratas yang harus diketahui setiap pemula. Baik Anda tertarik dengan pemodelan prediktif, pengelompokan, atau sistem rekomendasi, memahami algoritme dasar ini akan memberi Anda titik awal yang kuat dalam perjalanan pembelajaran mesin Anda.

Algoritme pembelajaran mesin adalah tulang punggung kecerdasan buatan dan analisis data modern. Sebagai seorang pemula di bidang ini, menjelajahi banyaknya algoritma yang tersedia bisa jadi sangat melelahkan. Yang mana yang harus Anda fokuskan? Algoritme manakah yang penting untuk membangun fondasi yang kuat dalam pembelajaran mesin?

Regresi linier

Regresi linier adalah salah satu algoritma paling sederhana dan paling banyak digunakan dalam pembelajaran mesin. Ini digunakan untuk membangun hubungan linier antara variabel masukan dan keluarannya yang terkait. Algoritme ini sangat berguna untuk tugas-tugas seperti memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti luas, jumlah kamar tidur, dan lokasi. Dengan memasangkan garis pada titik data, regresi linier memungkinkan kita membuat prediksi untuk instance baru berdasarkan nilai fiturnya.

Regresi logistik

Regresi logistik adalah algoritma populer lainnya yang banyak digunakan untuk tugas klasifikasi. Berbeda dengan regresi linier yang memprediksi nilai kontinu, regresi logistik memprediksi hasil biner (misalnya ya/tidak atau benar/salah). Ini memodelkan probabilitas suatu instance milik kelas tertentu berdasarkan fitur-fiturnya. Misalnya, regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah suatu email termasuk spam atau bukan spam berdasarkan berbagai karakteristik email tersebut.

Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah algoritma serbaguna dan intuitif yang dapat menangani tugas klasifikasi dan regresi. Mereka meniru pengambilan keputusan manusia dengan menciptakan model keputusan seperti pohon dan kemungkinan konsekuensinya. Setiap node internal mewakili pengujian suatu atribut, setiap cabang mewakili hasil pengujian tersebut, dan setiap node daun mewakili label kelas atau nilai prediksi. Pohon keputusan mudah diinterpretasikan dan divisualisasikan, menjadikannya alat yang berharga untuk memperoleh wawasan dari data.

Hutan Acak

Hutan acak adalah teknik pembelajaran ansambel yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Algoritme ini menciptakan “hutan” pohon keputusan dan mengumpulkan prediksinya untuk mencapai hasil akhir. Setiap pohon di hutan dilatih berdasarkan subset acak dari data pelatihan, dan selama prediksi, suara mayoritas atau rata-rata dari masing-masing prediksi pohon diambil. Hutan acak dikenal karena ketahanan, skalabilitas, dan kemampuannya menangani kumpulan data berdimensi tinggi.

Bayes yang naif

Naive Bayes merupakan algoritma probabilistik berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur. Meskipun sederhana, ia telah berhasil dalam banyak aplikasi dunia nyata seperti klasifikasi teks dan pemfilteran spam. Naive Bayes menghitung probabilitas sebuah instance termasuk dalam kelas tertentu berdasarkan probabilitas fitur-fiturnya muncul di setiap kelas. Ini cepat, mudah diterapkan, dan berfungsi baik dengan data berdimensi tinggi.

K-Tetangga Terdekat (KNN)

K-nearest neighbours (KNN) adalah algoritma non-parametrik yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Di KNN, sebuah instance diklasifikasikan berdasarkan suara mayoritas dari k tetangga terdekatnya di ruang fitur. Nilai k menentukan banyaknya tetangga yang dipertimbangkan untuk prediksi. KNN sederhana namun efektif, terutama ketika ada batasan yang rumit antar kelas atau ketika hanya ada sedikit pengetahuan sebelumnya tentang distribusi data.

Mesin Vektor Dukungan (SVM)

Mesin vektor dukungan (SVM) adalah algoritme canggih yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. SVM menemukan hyperplane optimal yang memisahkan instance dari kelas berbeda sekaligus memaksimalkan margin di antara keduanya. Hyperplane ini berfungsi sebagai batas keputusan untuk prediksi masa depan. SVM sangat berguna ketika berhadapan dengan data berdimensi tinggi atau kasus di mana kelas-kelas tidak dapat dipisahkan secara linier.

Analisis Komponen Utama (PCA)

Analisis komponen utama (PCA) adalah teknik reduksi dimensi yang biasa digunakan untuk menyederhanakan kumpulan data kompleks dengan memproyeksikannya ke ruang berdimensi lebih rendah. Ini mengidentifikasi arah (komponen utama) di mana data paling bervariasi dan memproyeksikan data ke dalam komponen-komponen ini, membuang informasi yang kurang penting. PCA banyak digunakan untuk visualisasi, pemfilteran noise, ekstraksi fitur, dan mempercepat algoritma pembelajaran mesin lainnya.

Pengelompokan K-Means

Pengelompokan K-means adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mempartisi data menjadi K cluster berdasarkan kesamaannya. Algoritme dimulai dengan menetapkan pusat cluster secara acak dan memperbaruinya secara berulang untuk meminimalkan varians dalam cluster. Pengelompokan K-means banyak digunakan untuk segmentasi pelanggan, kompresi gambar, deteksi anomali, dan sistem rekomendasi.

Jaringan Syaraf

Jaringan saraf adalah seperangkat algoritma yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak biologis. Mereka terdiri dari node-node yang saling berhubungan (neuron) yang disusun berlapis-lapis. Setiap neuron mengambil masukan, menerapkan fungsi aktivasi, dan meneruskan keluarannya ke neuron lain di lapisan berikutnya. Jaringan saraf dapat memecahkan masalah kompleks seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sintesis ucapan. Dengan kemajuan dalam arsitektur pembelajaran mendalam dan kekuatan komputasi, jaringan saraf menjadi lebih canggih dalam beberapa tahun terakhir.

Kesimpulan

Kesimpulannya, menguasai 10 algoritma pembelajaran mesin teratas ini akan memberi Anda dasar yang kuat sebagai pemula di bidang pembelajaran mesin. Regresi linier dan regresi logistik sangat penting untuk memahami tugas pemodelan prediktif, sementara pohon keputusan dan hutan acak menawarkan cara intuitif untuk menangani masalah klasifikasi dan regresi.

Naive Bayes berguna untuk tugas klasifikasi probabilistik, sementara KNN memberikan fleksibilitas saat menangani batasan kompleks antar kelas. Mesin vektor pendukung unggul dalam menangani data berdimensi tinggi atau kelas yang dapat dipisahkan secara non-linier. Analisis komponen utama membantu pengurangan dimensi, pengelompokan K-means membantu tugas pengelompokan tanpa pengawasan, dan jaringan saraf membuka kemampuan untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks di berbagai domain.

Jadi selami algoritme ini satu per satu – pahami prinsip-prinsipnya, bereksperimenlah dengan kumpulan data yang berbeda – dan Anda akan segera menjadi maestro pembelajaran mesin!