Pembelajaran Mesin dengan Python: Daftar Algoritma yang Harus Anda Kuasai

Apa itu Python?

Ini adalah bahasa pemrograman berorientasi tujuan yang dikembangkan pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum . Hal ini sangat untuk memahami dan belajar. Python populer di kalangan pengembang karena meningkatkan penggunaan kembali kode dan modularitas program. Python adalah bahasa pemrograman interaktif tingkat tinggi yang memungkinkan interaksi langsung antara pengembang dan juru bahasa – sesuatu yang membuat penulisan kode menjadi sangat mudah.

Apa itu pembelajaran mesin (ML)?

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer menjalani pembelajaran otomatis dan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu melalui pengalaman. Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk menghasilkan program komputer yang memiliki kemampuan untuk meningkatkan diri berdasarkan data baru tanpa memerlukan pemrograman eksplisit untuk hal yang sama.

ML bekerja bersama dengan alat statistik dan data prediksi keluaran. Ini juga memiliki hubungan dengan model prediksi Bayesian dan algoritma penambangan data. Setelah menerima input dari pengguna, komputer menggunakan algoritma untuk mengirimkan output. Ada beberapa aplikasi pembelajaran mesin, termasuk pemeliharaan prediktif, deteksi penipuan, terjemahan otomatis, pengawasan video, dan banyak lagi.

Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat sertifikasi ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Bagaimana pembelajaran mesin dan Python bertambah?

Python memiliki beberapa fitur yang membuatnya cocok dengan pembelajaran mesin. Beberapa fitur ini disebutkan di bawah ini:

1. Mudah untuk dikodekan. Menulis kode dengan Python semudah satu, dua, dan tiga. Ini jauh lebih mudah daripada bahasa lain seperti Java dan C++.

2. Terintegrasi. Tidak membutuhkan banyak waktu dan usaha untuk mengintegrasikannya dengan C, C++, dan bahasa pemrograman lainnya.

3. Portabel. Ini adalah bahasa pemrograman independen. Program yang sama yang ditulis menggunakan Python dapat dijalankan di macOS atau Windows. Itu tidak memerlukan kode yang berbeda untuk berjalan pada sistem operasi yang berbeda.

4. Berorientasi objek. Ini adalah contoh sempurna dari bahasa pemrograman berbasis OOP. Konsep seperti objek, kelas, enkapsulasi, pewarisan, dan polimorfisme, antara lain, adalah umum dengan bahasa berorientasi objek. Python mendukung semua ini dan banyak lagi.

5. Dinamis. Ini adalah salah satu dari sedikit bahasa yang diketik secara dinamis. Ini berarti Anda tidak diharuskan untuk mendeklarasikan tipe data saat menulis kode karena diputuskan saat runtime ketika variabel dideklarasikan.

Jenis algoritma pembelajaran mesin

Algoritma pembelajaran mesin secara luas dua kategori - diawasi dan tidak diawasi. Mari kita bahas kedua jenis ini secara rinci.

1. Pembelajaran yang diawasi

Pembelajaran yang diawasi adalah jenis yang paling disukai dalam hal masalah pembelajaran mesin praktis. Ini memiliki dua jenis variabel - variabel input dan variabel input. Algoritma digunakan untuk mempelajari fungsi yang memetakan input ke output. Tujuannya di sini adalah untuk memperkirakan fungsi pemetaan sedemikian rupa sehingga Anda atau mesin Anda dapat memprediksi variabel output berdasarkan variabel input yang diberikan kepada Anda untuk kumpulan data yang diberikan, mereka adalah berbagai jenis pembelajaran terawasi yang harus Anda ketahui.

Disebut dengan supervised learning cara kerjanya seperti bagaimana guru mengawasi proses pembelajaran di kelas. Di sini kumpulan data pelatihan mengawasi pembelajaran suatu algoritma. Kami memiliki keluaran yang diinginkan – algoritme di bawah pengawasan kumpulan data terus membuat prediksi berulang hingga tingkat kinerja yang diinginkan tercapai.

Jenis algoritma ini selanjutnya dapat dipisahkan menjadi dua kelompok- klasifikasi dan regresi. Algoritma klasifikasi adalah algoritma yang menampilkan kategori sebagai variabel keluaran. Di sisi lain, algoritma regresi adalah yang memiliki nilai nyata sebagai variabel keluaran – bobot atau dolar.

2. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan

Dalam jenis algoritma pembelajaran mesin ini, Anda memiliki variabel input. Tidak ada variabel keluaran yang tersedia. Tujuan pembelajaran tanpa pengawasan adalah memodelkan distribusi data atau struktur data untuk mempelajari lebih lanjut tentang kumpulan data. Algoritme ini dikenal sebagai algoritme pembelajaran tanpa pengawasan – karena algoritme ini tidak memberikan hasil yang diinginkan atau tidak ada orang yang mengawasi pembelajaran.

Algoritma sepenuhnya berdiri sendiri, dan mereka bertanggung jawab untuk menemukan dan menyajikan pembelajaran yang menarik dalam kumpulan data. Algoritma ini selanjutnya dikelompokkan ke dalam masalah asosiasi dan pengelompokan. Masalah pengelompokan adalah masalah yang memiliki pengelompokan yang melekat pada data yang diberikan. Di sisi lain, masalah asosiasi adalah masalah yang memiliki aturan yang mendefinisikan sebagian besar data.

Beberapa algoritma pembelajaran mesin umum di Python

1. Regresi Linier

Ini adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dengan Python. Ini memprediksi hasil dan mengamati fitur. Berdasarkan jumlah variabel yang dijalankannya – satu atau banyak – kita dapat menyebutnya sebagai regresi linier sederhana atau regresi linier berganda. Ini adalah salah satu algoritma ML paling populer di Python.

Ini memiliki fungsi sederhana – membuat garis dengan meletakkan bobot terhadap variabel dan kemudian membuat prediksi. Regresi linier sering digunakan untuk memprediksi nilai nyata seperti biaya barang. Jika ada garis yang secara optimal mendefinisikan hubungan yang ada antara variabel independen dan dependen, itu adalah garis regresi. Pelajari lebih lanjut tentang regresi linier di Machine Learning.

2. Regresi logistik

Sekali lagi, ini adalah algoritma ML yang diawasi. Ini digunakan dalam memprediksi nilai diskrit, seperti benar atau salah, 0 atau 1, dan ya atau tidak. Ia bekerja pada variabel independen. Fungsi logistik digunakan untuk membuat estimasi yang memberikan 0 atau 1 sebagai output. Meskipun bernama regresi, algoritma ini sebenarnya adalah tipe klasifikasi.

3. Mendukung mesin vektor (SVM)

Ini juga merupakan algoritma pembelajaran yang diawasi. Itu milik klasifikasi algoritma yang diawasi. Ini membuat garis yang memisahkan kategori yang berbeda dari kumpulan data. Garis ini dioptimalkan dengan menghitung vektor. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa titik-titik yang terdekat di masing-masing adalah yang terjauh satu sama lain. Sebagian besar adalah vektor linier tetapi kadang-kadang bisa menjadi sesuatu yang lain juga.

4. Pohon keputusan

Ini lagi-lagi berada di bawah algoritma ML yang diawasi. Namun, ini digunakan untuk regresi dan klasifikasi. Bagaimana cara kerja algoritma ini? Dibutuhkan sebuah instance, menavigasi seluruh pohon, dan mengadakan perbandingan fitur menggunakan pernyataan bersyarat. Sisi turun didasarkan pada hasil. Algoritma ML dalam Python ini dapat bekerja pada variabel dependen berkelanjutan dan juga kategorikal.

Baca: Prasyarat Pembelajaran Mesin

5. Naif Bayes

Metode klasifikasi ini didasarkan pada teorema Bayes. Metode klasifikasi ini memegang asumsi antara prediktor. Jadi pengklasifikasi Naive Bayes bekerja dengan asumsi bahwa fitur tertentu di kelas tidak memiliki hubungan apa pun dengan fitur lain dari kelas yang sama. Misalnya, buah memiliki beberapa karakteristik yang membuatnya seperti itu.

Menurut pengklasifikasi Naive Bayes, masing-masing karakteristik ini akan berkontribusi secara independen terhadap kemungkinan buah itu menjadi jenis tertentu. Ini berlaku bahkan jika fitur-fiturnya bergantung satu sama lain. Modelnya cukup sederhana dan berfungsi baik dengan kumpulan data yang lebih besar.

Baca juga: Library Machine Learning yang Harus Anda Ketahui

Kesimpulan

Di blog ini, kami belajar tentang pembelajaran mesin dengan Python dan berbagai algoritme yang dapat kami gunakan untuk melatih mesin kami agar dapat memprediksi dan berkinerja lebih baik.

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.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari ilmu data & ingin mempelajari berbagai alat dan perpustakaan, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data.