5 Model Pembelajaran Mesin Teratas Dijelaskan Untuk Pemula
Diterbitkan: 2020-04-28Pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mendalam adalah inovasi teknologi yang membuktikan nilainya di setiap industri yang dapat Anda pikirkan. Tidak heran mereka adalah istilah yang paling banyak dibicarakan dan populer di seluruh dunia. Banyak orang masih berpikir bahwa ini adalah konsep yang muncul tiba-tiba entah dari mana; Namun, ini jauh dari kebenaran.
Teknologi ini telah ada selama beberapa tahun, tetapi baru beberapa tahun yang lalu mereka mendapatkan perhatian yang layak mereka dapatkan. Penghargaan untuk membuat inovasi ini menjangkau jutaan orang di seluruh dunia harus diberikan kepada orang-orang dalam lanskap teknologi.
Ilmuwan, peneliti, pemasar, dan pengusaha telah bekerja tanpa lelah untuk membuat orang lain memahami bagaimana inovasi ini memiliki kemampuan untuk mengubah cara kita melakukan bisnis atau mendekati dan memecahkan masalah dalam kehidupan kita sehari-hari. Satu hal yang perlu Anda pahami adalah bahwa meskipun teknologi ini terkait satu sama lain, mereka tidak sama. Posting blog ini akan fokus pada pembelajaran mesin dan model pembelajaran mesin.
Daftar isi
Bagaimana pembelajaran mesin berdampak?
Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran mesin telah menjadi miliknya sendiri. Orang-orang di seluruh dunia telah mengetahui bahwa pembelajaran mesin memiliki kekuatan untuk membuat perbedaan. ML dapat sepenuhnya mengubah cara orang melihat aplikasi penting seperti pengenalan gambar, penambangan data, sistem pakar, pemrosesan bahasa alami, dan lainnya. ML dapat menawarkan solusi di semua bidang ini dan membuat inovasi yang akan sangat bergantung pada umat manusia di masa mendatang.
Popularitas pembelajaran mesin dan pemahaman bahwa ia memiliki apa yang diperlukan untuk mengubah banyak hal telah menghasilkan peningkatan permintaan akan orang-orang yang mengetahui cara kerja teknologi ini dan bagaimana teknologi ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah kehidupan nyata. Sekarang mari kita langsung ke topik.
Jenis algoritma pembelajaran mesin
Algoritme pembelajaran mesin adalah program yang terdefinisi dengan baik yang belajar dari data dan meningkat seiring waktu. Mereka tidak memerlukan campur tangan manusia untuk melakukan pekerjaan mereka. Tugas yang seharusnya dipelajari oleh algoritme ini dapat bervariasi dari pembelajaran berbasis instans dan mempelajari fungsi pemetaan yang cocok dengan input ke output hingga mempelajari struktur yang tidak diketahui dalam kumpulan data yang tidak berlabel, dan banyak lagi.

Anda perlu memahami bahwa algoritma mesin adalah dasar dari pekerjaan yang seharusnya dilakukan oleh teknologi ini. Dengan kata lain, mereka membuatnya tergerak. Jadi, semakin penting Anda memilih algoritme ML yang tepat untuk kebutuhan Anda. Di sinilah pemahaman dasar tentang konsep itu berguna. Anda perlu menemukan algoritme yang sesuai dengan masalah yang Anda cari solusinya.
Selain itu, algoritme pembelajaran mesin membantu bisnis membuat keputusan yang didukung oleh data. Dengan cara ini, kemungkinan keputusan mereka akan membayar dividen dari waktu ke waktu sangat tinggi. Sekarang mari kita mengalihkan perhatian kita ke jenis algoritme pembelajaran mesin yang tersedia untuk dipilih.
Algoritma pembelajaran mesin sebagian besar berada di bawah tiga kategori dasar - pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan. Pembelajaran yang diawasi memiliki fitur umpan balik yang menunjukkan apakah prediksi itu benar atau salah. Ada beberapa jenis Pembelajaran Terbimbing , setiap kumpulan data memiliki keluaran yang diinginkan. Pengawasan terjadi ketika prediksi menghasilkan kesalahan untuk mengubah fungsi dan belajar memetakan input ke output.
Pembelajaran tanpa pengawasan tidak ada hubungannya dengan respons; itu hanya menggunakan struktur tersembunyi untuk mengkategorikan data. Anda tidak memiliki keluaran yang diinginkan untuk kumpulan data dalam jenis algoritme pembelajaran mesin ini. Apa yang terjadi sebaliknya adalah bahwa fungsi mencoba untuk memisahkan data ke dalam kelas yang berbeda. Pembagian ini dilakukan sedemikian rupa sehingga setiap kelas yang terpisah memiliki bagian data dengan ciri-ciri yang sama.
Akhirnya, pembelajaran penguatan dalam beberapa hal mirip dengan pembelajaran yang diawasi karena juga mendapat umpan balik; namun, umpan balik ini tidak diterima untuk setiap status atau masukan. Jenis algoritma ML ini difokuskan pada tindakan pembelajaran untuk beberapa keadaan yang dapat membantunya untuk pindah ke keadaan yang diinginkan.
Tidak seperti pembelajaran terawasi di mana kesalahan terjadi setelah setiap contoh, pembelajaran penguatan hanya mencatat kesalahan ketika sinyal penguatan diterima. Perilaku ini memiliki banyak kesamaan dengan pembelajaran manusia, di mana Anda menerima umpan balik hanya ketika hadiah sudah dekat.
Algoritme pembelajaran mesin telah berkembang pesat selama bertahun-tahun, dan masih terus berkembang, sesuai dengan masalah yang digunakan untuk menemukan jawabannya. Saat ini kami memiliki tiga jenis ini yang mencakup hampir semua model pembelajaran mesin yang digunakan saat ini. Di masa mendatang, kami mungkin akan menambahkan beberapa jenis lagi ke ketiganya.
Baca: Ide Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula
Model pembelajaran mesin paling populer
Pada bagian ini, kita akan berbicara tentang model pembelajaran mesin yang paling umum digunakan. Mari kita mulai.
1. Regresi Linier
Apa itu Regresi Linier? Jadi begini, algoritma ini membuat prediksi pada variabel output berdasarkan satu atau lebih variabel input. Ini direpresentasikan sebagai garis – y=bx+c. Regresi linier dapat digunakan untuk memprediksi beberapa hal. Anda dapat menggunakan model ini untuk memprediksi nilai sebuah rumah berdasarkan atribut atau properti yang berbeda, seperti jumlah kamar, luas total, sekolah terdekat, ketersediaan transportasi, dll. Model ini juga dapat digunakan untuk memprediksi penjualan harga produk untuk parameter yang berbeda, seperti perilaku pelanggan.

2. Analisis komponen utama atau PCA
Ini disebut sebagai model pengurangan dimensi yang digunakan untuk membawa variabel yang ada dalam kumpulan data ke minimum. Ini dilakukan dengan menyatukan variabel-variabel yang skala pengukurannya sama, dan yang memiliki korelasi lebih tinggi daripada yang lain. Tujuan dari model ini adalah untuk memfilter kumpulan data sedemikian rupa sehingga kita memiliki akses ke kelompok variabel baru yang masih cukup untuk menggambarkan variabilitasnya.
PCA digunakan dalam menafsirkan survei yang mengandung banyak atribut atau pertanyaan. Misalnya, survei yang dilakukan untuk mempelajari budaya, kesejahteraan, atau perilaku biasanya memiliki banyak pertanyaan. Dengan PCA, pertanyaan-pertanyaan ini dapat dikelompokkan menjadi komponen utama yang dapat dengan mudah dijelaskan dalam laporan survei.
3. K-means clustering
Ini adalah model yang menggunakan centroid atau pusat geometris sebagai referensi untuk cluster pengamatan mereka. Jumlah cluster yang digunakan ditentukan oleh orang yang melakukan analisis ini. Seringkali menganalisis segmentasi pasar – baik untuk mengetahui kesamaan pelanggan atau untuk menemukan segmen pelanggan yang sama sekali baru.
4. Pohon klasifikasi dan regresi (CART)
Pohon keputusan adalah cara yang sangat efektif untuk membagi temuan yang berbeda dan kemudian dimasukkan ke dalam kelompok. CART adalah jenis pohon keputusan yang disukai dan berguna yang digunakan baik untuk regresi maupun klasifikasi. Sebuah variabel respon dipilih, dan variabel prediktor dibagi menjadi beberapa kelompok. Jumlah divisi yang dibutuhkan biasanya dipilih oleh mesin itu sendiri untuk menghindari contoh overfitting dan underfitting. CART efektif jika model lain seperti model kotak hitam biasanya tidak cocok karena kurangnya kejelasan atau transparansi yang mereka berikan.
Baca juga tentang: Gaji Engineer Machine Learning di India

5. K-tetangga terdekat atau k-NN
Model ini dapat digunakan baik untuk prediksi maupun klasifikasi menurut variabel yang bersangkutan. Model membandingkan kedekatan antara pengamatan yang sudah ada dalam kumpulan data dan yang baru terbentuk. Mesin menghitung sendiri dan memilih jumlah tetangga yang perlu dibandingkan (k). Ini membatasi terjadinya data underfitting dan overfitting.
Untuk klasifikasi, kedekatan sebagian besar tetangga yang termasuk dalam kelas tertentu dengan pengamatan baru menentukan kelas pengamatan baru. Dalam skenario prediksi, nilai pengamatan baru diprediksi dengan mengambil rata-rata atribut tetangga yang menjadi sasaran. Pelajari lebih lanjut tentang KNN di R.
Kesimpulan
Pembelajaran mesin adalah cabang berbasis kecerdasan buatan di mana data digunakan untuk mengidentifikasi pola yang dapat membantu membuat keputusan tanpa campur tangan manusia yang minimal. Penting untuk mengembangkan pemahaman yang lebih dalam tentang model yang dibahas di sini untuk mulai menggunakannya dalam kehidupan nyata.
Ada banyak nuansa dalam Pembelajaran Mesin dan algoritmenya, seperti agresi linier, regresi logistik, Naive Bayes, K-Means, yang hanya akan Anda ketahui saat Anda mengambil pembelajaran singkat ini lebih jauh ke depan. ML memang alat yang ampuh yang di masa depan akan digunakan untuk menemukan solusi dari beberapa masalah paling mendesak di dunia ini. Pastikan Anda selalu selaras dengan apa yang terjadi di sekitar!
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
Apa yang dimaksud dengan Algoritma Pembelajaran Mesin?
Algoritma berarti suatu metode atau prosedur yang akan menghasilkan suatu keluaran. Mekanisme berbagai sistem teknologi seperti Kecerdasan Buatan melakukan tujuannya dikenal sebagai algoritma Pembelajaran Mesin. Secara umum, algoritma ini terkait dengan memprediksi nilai output dari data input yang diberikan. Klasifikasi dan regresi adalah dua fase dasar dari algoritma Machine Learning. Algoritma untuk Machine Learning diklasifikasikan sebagai terawasi atau tidak terawasi. Algoritme yang tidak diawasi menangani data yang tidak tertutup atau tidak diberi label, sedangkan algoritma pembelajaran yang diawasi memiliki data masukan dan data keluaran yang dimaksudkan yang disediakan untuk mereka melalui pelabelan.
Manakah algoritma Machine Learning yang paling banyak digunakan?
Regresi Linier adalah salah satu algoritma Machine Learning yang paling banyak digunakan, yang digunakan untuk memperkirakan nilai nyata dengan memanfaatkan variabel kontinu. Ada dua bentuk regresi linier: regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Satu variabel independen mencirikan regresi linier sederhana. Dan, sesuai dengan namanya, Regresi Linier Berganda dicirikan oleh banyak (lebih dari satu) variabel bebas. Anda dapat menggunakan regresi polinomial atau lengkung untuk mendapatkan garis yang paling cocok. Regresi polinomial atau lengkung adalah istilah untuk jenis analisis ini. Kita dapat membangun hubungan antara variabel independen dan dependen dengan memilih garis yang optimal.
Apa kasus penggunaan nyata dari algoritma Machine Learning?
Algoritma Machine Learning membantu dalam menggunakan Machine Learning dalam kehidupan kita sehari-hari. Salah satu aplikasi Machine Learning yang paling umum dan banyak digunakan adalah pengenalan gambar dan ucapan. Pencarian gambar, pengenalan wajah, aplikasi ucapan-ke-teks, pencarian suara, dll., menggunakan algoritme Pembelajaran Mesin. Teknik Machine Learning dapat membantu diagnosis penyakit. Banyak dokter menggunakan chatbot pengenalan suara untuk mempelajari perubahan penyakit pasien mereka. Algoritme Pembelajaran Mesin perdagangan digunakan untuk menganalisis kumpulan saham menggunakan karakteristik ekonomi dan korelasi dalam strategi arbitrase (strategi keuangan). Algoritme Pembelajaran Mesin dapat membagi data yang dapat diakses ke dalam kategori, yang kemudian ditentukan oleh kriteria yang ditentukan analis.