Pembelajaran Mesin dengan R: Semua yang Perlu Anda Ketahui di 2022

R adalah bahasa pemrograman yang kuat yang memiliki lingkungan perangkat lunak unik yang tersedia untuk penggunaan komputasi statistik dan grafik secara gratis. Kemampuan ini menjadikannya salah satu bahasa yang paling banyak digunakan tidak hanya untuk komputasi statistik tetapi juga analisis data.

Pengembangan R terjadi pada awal 90-an dan sejak itu antarmuka penggunanya telah mengalami beberapa peningkatan. Awalnya editor teks dasar yang berubah menjadi R Studio interaktif beberapa saat kemudian. Ekspedisi terbarunya dengan Jupyter Notebooks telah dilihat sebagai langkah signifikan dalam perjalanannya selama hampir tiga dekade.

Peningkatan yang telah dilakukan pada R selama bertahun-tahun disebabkan oleh kontribusi yang dibuat oleh komunitas pengguna R yang tersebar di seluruh dunia ini. Banyak paket hebat yang terus ditambahkan ke bahasa ini yang membuatnya menjadi bahasa yang populer di antara komunitas pembelajaran mesin dan ilmu data di seluruh dunia. Beberapa paket tersebut antara lain rpart, readr, MICE, caret, dan lain-lain. Kami akan membahas bagaimana beberapa paket ini memainkan peran penting dalam implementasi pembelajaran mesin di R.

Lihat: 6 Ide Proyek R Menarik Untuk Pemula

Ikhtisar Pembelajaran Mesin

Seperti yang sudah Anda ketahui, algoritme pembelajaran mesin secara luas diklasifikasikan menjadi dua jenis – algoritme pembelajaran mesin yang diawasi (SML) dan algoritme pembelajaran mesin yang tidak diawasi (UML) . Algoritme pembelajaran mesin yang diawasi adalah yang disajikan menggunakan input dengan label, yang menunjukkan indikasi output yang diinginkan. Algoritma SML dibagi lagi menjadi algoritma regresi yang memiliki output numerik dan algoritma klasifikasi yang memiliki output kategoris. Di sisi lain, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan adalah mereka yang tidak memiliki input berlabel. Fokus di sini adalah untuk mendeteksi struktur data dalam input yang tidak berlabel.

Anda juga akan menemukan algoritme pembelajaran semi-diawasi dan algoritme pembelajaran penguatan saat Anda memperdalam studi pembelajaran mesin dan masalah yang dapat digunakan untuk dipecahkan.

Baca lebih lanjut: Semua yang Harus Anda Ketahui Tentang Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Apakah R tepat untuk pembelajaran mesin?

Banyak orang berpikir bahwa R hanya bagus untuk komputasi statistik. Namun, mereka segera menyadari kesalahan mereka. Ada beberapa ketentuan dalam R yang dapat membuat implementasi algoritma machine learning menjadi lebih sederhana dan cepat.

R adalah salah satu bahasa yang paling disukai untuk proyek ilmu data. Muncul dengan fitur visualisasi yang dapat Anda kaitkan dengan bahasa lain. Fitur-fitur ini membantu dalam mengeksplorasi data dengan cara yang benar sebelum dikirim ke algoritme pembelajaran otomatis untuk aplikasi lebih lanjut dan pada saat yang sama, mengevaluasi hasil algoritme pembelajaran.

Paket untuk mengimplementasikan algoritme pembelajaran mesin di R

1. Imputasi multivariat dengan persamaan berantai atau paket MICE banyak digunakan untuk mengimplementasikan metode yang cukup mampu menangani data yang hilang. Ini menciptakan beberapa nilai pengganti yang terkait dengan data yang hilang. Dalam metode ini, ada model terpisah yang diatributkan atau ditugaskan ke setiap variabel yang tidak lengkap atau hilang.

Anda sekarang dapat dengan mudah mengaitkannya dengan Spesifikasi Bersyarat Sepenuhnya. MICE dapat digunakan untuk menetapkan campuran data biner, kontinu, kategorikal terurut, dan kategorikal tidak terurut. Itu dapat mengatribusikan data dua tingkat dalam bentuk kontinu dan menggunakan atribusi pasif untuk mempertahankan konsistensi yang diperlukan. Kualitas atribusi diperiksa dengan menerapkan beberapa plot diagnostik.

2. Paket rpart digunakan untuk melakukan porsi rekursif dalam pohon keputusan, klasifikasi, dan algoritma regresi. Prosedur ini dilakukan dalam dua langkah sederhana. Hasil dari prosedur ini adalah pohon biner. Plotting hasil, yang dicapai dengan bantuan rpart, dilakukan dengan memanggil fungsi plot. rpart dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi maupun regresi. Ini membantu dalam memahami varians yang menggunakan variabel independen untuk memengaruhi variabel dependen.

3. Paket atau pendekatan hutan acak melihat penciptaan beberapa pohon keputusan. Masing-masing pohon ini diberi makan dengan pengamatan. Keluaran akhir ditentukan oleh hasil yang paling sering muncul dengan pengamatan yang berbeda.

4. Paket caret adalah kependekan dari pelatihan klasifikasi dan regresi. Ini digunakan untuk membuat pemodelan prediktif jauh lebih sederhana daripada biasanya. Anda dapat menggunakan tanda sisipan untuk melakukan eksperimen terkontrol untuk mengidentifikasi parameter yang optimal. Beberapa alat yang dapat Anda akses saat menggunakan paket ini antara lain penyetelan model, pra-pemrosesan data, pemilihan fitur, dan pemisahan data.

5. Anda dapat menggunakan paket e1071 untuk mengimplementasikan Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering, dan Fourier Transform di antara algoritme pembelajaran mesin lainnya. SVM adalah salah satu fitur terbaik e1071. Ini memungkinkan pengguna untuk mengerjakan data yang tidak dapat dipisahkan pada dimensi yang tersedia untuk mereka. Pengguna membutuhkan dimensi untuk melakukan regresi atau klasifikasi pada dimensi yang lebih tinggi dari yang diberikan.

6. Paket nnet adalah add-on dari bahasa R yang mempersiapkan dasar untuk membuat pengklasifikasi jaringan saraf. Anda dapat membuat hanya satu lapisan node dengan paket ini. Ini menyederhanakan semua langkah yang merupakan bagian dari proses pembuatan jaringan saraf, termasuk persiapan data, evaluasi akurasi model, dan membuat prediksi.

Ketahui lebih banyak: Bahasa Pemrograman Terbaik untuk Pembelajaran Mesin

Kesimpulan

Di blog ini, kami membahas hubungan antara R dan pembelajaran mesin dan bagaimana bahasa pemrograman ini dapat digunakan untuk mengimplementasikan beberapa algoritma pembelajaran mesin.

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.