10 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas Untuk Pemula

Otomatisasi adalah kunci dari banyak proses akhir-akhir ini, jadi tidak mengherankan jika pembelajaran mesin mendapat begitu banyak perhatian. Jika Anda tertarik untuk mengambil kursus pembelajaran mesin, ada banyak pilihan untuk dipertimbangkan. Beberapa lebih akurat daripada yang lain, tetapi berbagai alat dan teknik komputasi telah mendemokratisasi akses ke semua.

1

2

3

  1. 4
  2. 5
  3. 6
  4. 7
  5. 8
  6. 9
  7. 10
  8. 11
  9. Hutan Acak
  10. Peningkatan Gradien dan AdaBoost
  11. Algoritma Pohon Keputusan
  12. Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan

Algoritma pembelajaran mesin diklasifikasikan menjadi 4 jenis

  1. Diawasi dan
  2. Pembelajaran tanpa pengawasan
  3. Pembelajaran semi-diawasi
  4. Pembelajaran Penguatan

10 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas Secara Detail

1. 4

Linear Regression ML Algorithm
Algoritma ML Regresi Linier

Algoritme ini jelas merupakan dasar-dasar pembelajaran mesin yang dapat dengan mudah dipahami oleh sebagian besar pengembang. Ini adalah algoritme pembelajaran mesin yang cukup sederhana, jadi itu tidak akan memberi Anda pembaruan berita terbaru Peluncuran kunang-kunang , tetapi memiliki aplikasinya.

Berdasarkan versi prediksi , algoritme pembelajaran mesin ini bertujuan untuk meminimalkan kesalahan model dan membuat prediksi seakurat mungkin. Namun, dengan versi ini, kemampuan menjelaskannya berkurang. Prinsip dasar metode pembelajaran mesin ini adalah menemukan koefisien spesifik untuk variabel input dan menarik garis antara variabel input dan output.

10 Tren Teknologi Telekomunikasi Untuk 2022

Teknik terbaik yang dapat membantu memahami regresi linier dalam proyek pembelajaran mesin adalah aljabar linier dan pengoptimalan penurunan gradien.

Salah satu hal terbaik tentang pendekatan ini adalah bahwa regresi linier telah teruji oleh waktu, telah ada selama lebih dari dua abad. Trik utamanya adalah menghindari variabel serupa yang berkorelasi untuk menghilangkan noise dari data Anda bila memungkinkan. Secara keseluruhan, ini adalah salah satu contoh pembelajaran mesin teratas untuk dicoba sebagai permulaan.

2. 5

Teknik pembelajaran mesin ini awalnya dipinjam dari statistik, sehingga sangat cocok untuk pembelajaran mesin di bidang keuangan juga. Sejauh ini, algoritma pembelajaran mesin ini bertindak sebagai metode paling efektif untuk menangani masalah biner dua kelas.

Logistic Regression Algorithm in machine learning
Algoritma Regresi Logistik dalam pembelajaran mesin

Mirip dengan regresi linier, regresi logistik bertujuan untuk menempatkan nilai koefisien untuk variabel input. Namun, nilainya akan berubah untuk variabel output menggunakan logistik atau fungsi nonlinier .

Regresi logistik adalah salah satu model pembelajaran mesin yang memberikan alasan untuk prediksi. Ini mengidentifikasi kemungkinan contoh prediksi berdasarkan kelas mana, 0 atau 1, milik mereka.

Sekali lagi, versi pembelajaran mesin ini berfungsi paling baik jika Anda menghapus variabel yang serupa dan berkorelasi. Ini adalah algoritma cepat dan efektif lainnya yang dapat ditemukan di sebagian besar buku pembelajaran mesin untuk pemula.

3. 6

top ten machine learning algorithms

Sementara regresi logistik adalah metode masuk untuk masalah biner, terkadang Anda hanya membutuhkan lebih banyak variabel. Di situlah analisis diskriminan linier (LDA) masuk. LDA menyertakan properti data statistik dan menghitung variabel untuk setiap kelas. Setiap variabel input akan terdiri dari nilai rata-rata dan varians yang dihitung.

LDA adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang membuat prediksi dengan menghitung nilai diskriminatif untuk setiap kelas dan memilih hasil dengan nilai terbesar. Ini bertindak sebagai metode sederhana dan efektif untuk mengklasifikasikan masalah pemodelan prediktif yang menganggap data memiliki kurva lonceng.

4. 7

Pohon Klasifikasi dan Regresi (CART), alias Pohon Keputusan, adalah alat penting dalam kumpulan data pembelajaran mesin. CART didasarkan pada versi biner, di mana setiap node mewakili variabel input diikuti oleh titik terpisah pada variabel numerik. Variabel keluaran akan ditempatkan di simpul daun dan akan digunakan untuk membuat prediksi dengan berjalan di pohon hingga mencapai nilai keluaran yang sesuai.

Salah satu hal terbaik tentang CART, sebagai algoritme pembelajaran mesin, adalah cepat dipelajari dan berpotensi membuat prediksi dengan cepat. Manfaat lain menggunakan CART dalam aplikasi pembelajaran mesin, menurut situs berita teknologi terbaik thetechxplosion , adalah bahwa mereka tidak memerlukan persiapan data apa pun dan cukup akurat saat memecahkan berbagai masalah.

5. 8

Naive Bayes adalah algoritme penting dalam setiap bimbingan pembelajaran mesin karena sederhana dan efektif. Versi prediktif ini mencakup dua jenis probabilitas — probabilitas kelas dan probabilitas bersyarat untuk setiap nilai kelas. Prediksi aktual dihitung berdasarkan Teorema Bayes . Dengan asumsi Gaussian, distribusi kurva lonceng adalah cara terbaik untuk memperkirakan probabilitas saat bekerja dengan data nyata.

Alasan mengapa Naive Bayes dicap ‘naif’ adalah asumsi algoritma pembelajaran mesin ini bahwa setiap variabel input adalah independen. Jadi, kelemahan terbesar dari algoritma pembelajaran mesin ini adalah tidak selalu berlaku saat bekerja dengan data nyata. Namun, itu memang menawarkan berbagai solusi kompleks untuk masalah teoretis, yang merupakan awal yang bagus.

6. 9

KNN adalah salah satu alat pembelajaran mesin paling sederhana dan efektif yang membuat prediksi dengan mencari seluruh kumpulan data yang tersedia dan memilih contoh yang paling mirip, alias tetangga. Setelah ditemukan, algoritme pembelajaran mesin ini merangkum K instance. Khususnya, instance K yang ditemukan akan berbeda untuk masalah regresi dan klasifikasi. Dalam kasus pertama, itu bisa menjadi variabel input rata-rata, sedangkan yang kedua — nilai kelas mode.

Salah satu tantangan terbesar dari algoritma klasifikasi pembelajaran mesin ini adalah menentukan kesamaan antar instance tidak selalu sederhana. Mendasarkan model prediksi pada skala instan bisa menjadi salah satu ide terbaik. Dengan kata lain, kita kembali ke jarak Euclidean karena, dengan cara ini, angka dapat dihitung dengan mudah.

Namun, ide proyek pembelajaran mesin berdasarkan jarak dapat berarti banyak variabel input, yang secara negatif memengaruhi presisi algoritme. Untuk menjaga agar prediksi KNN tetap akurat, memperbarui dan mengkurasi semua instance pembelajaran adalah pendekatan yang paling bijaksana. Jika sekarang Anda berpikir bahwa KNN akan membutuhkan banyak data memori, Anda benar sekali. Sisi baiknya, algoritma pembelajaran mesin ini hanya melakukan perhitungan saat diperlukan. Namun, untuk membuat metode ini lebih fungsional, Anda harus menggunakan hanya variabel input yang diperlukan untuk menghitung variabel output.

7. 10

Kami sampai pada titik ketika perlu membandingkan kecerdasan buatan vs pembelajaran mesin. Learning Vector Quantization (LQV) menggabungkan sedikit dari keduanya, yang memberikan keunggulan kompetitif atas algoritme pembelajaran mesin KNN yang bergantung pada seluruh kumpulan data pembinaan Anda. Berbeda dengan itu, LQV bergantung pada jaringan saraf tiruan yang memungkinkan menentukan jumlah instance yang diperlukan dan dapat dengan cepat mempelajari apa itu instance.

LQV bertindak sebagai kumpulan vektor codebook. Pada awalnya, vektor dipilih secara acak tetapi kemudian disesuaikan dengan pelatihan yang paling sesuai. Setelah belajar, vektor yang sama ini digunakan untuk membuat prediksi seperti algoritma pembelajaran mesin KNN. LQV menghitung instans yang paling mirip menggunakan jarak antara vektor buku kode dan instans data baru. Kemudian mengembalikan prediksi menggunakan nilai kode untuk contoh pencocokan terbaik. Untuk memastikan hasil akhir, penting untuk mengubah skala semua data dalam satu format.

LQV adalah contoh yang baik dari perangkat lunak pembelajaran mesin yang membuat prediksi akurat, seperti KNN, tetapi membutuhkan lebih sedikit memori untuk penyimpanan kumpulan data pembinaan.

8. 11

top ten machine learning algorithms

Saat ini, Support Vector Machines (SVMs) adalah topik hangat yang banyak dibicarakan, dan untuk alasan yang bagus. Algoritma pembelajaran mesin ini membagi ruang variabel input dengan hyperplane. Tujuan dari hyperplane di SVM adalah untuk memisahkan titik terbaik antara 0 dan 1 kelas. Untuk memahami algoritme pembelajaran mesin ini, orang harus membayangkan garis dua dimensi dan banyak titik. Titik bertindak seperti kelas, dan garis adalah hiperbola yang memisahkan sebanyak mungkin dari mereka. Algoritma pembelajaran mesin ini mempelajari koefisien untuk memisahkan kelas dengan benar.

Dengan SVM, jarak antara titik data dan hiperbola disebut margin. Garis dengan margin terbesar paling efektif untuk memisahkan kelas, jadi penggabungan adalah indikator utama efektivitas hyperplane. Vektor pendukung adalah titik yang digunakan untuk membangun pengklasifikasi. Secara teknis, support vector harus mendefinisikan hyperplanes, tetapi dalam praktiknya, dibutuhkan algoritma optimasi untuk mengoptimalkan margin dan koefisien.

Hingga saat ini, SVM bertindak sebagai salah satu metode teratas dan paling maksimal yang mengandalkan beberapa pendekatan standar untuk mengklasifikasikan kumpulan data, itulah sebabnya SVL mendapat banyak perhatian akhir-akhir ini.

9. Hutan Acak

Random Forest hanyalah kumpulan pohon keputusan. Dengan algoritme pembelajaran mesin ini, penting untuk mengklasifikasikan setiap pohon berdasarkan atributnya, dan setiap pohon akan memberikan suaranya sendiri. Lebih khusus lagi, algoritma Random Forest didasarkan pada mesin ensemble yang disebut Bagging atau Bootstrap Aggregation.

Bootstrap sekarang menjadi metode teratas untuk memperkirakan jumlah sampel data. Dibutuhkan semua sampel yang tersedia, menghitung rata-rata, dan mengembalikan nilai rata-rata yang sangat realistis. Bagging menggunakan pendekatan yang sangat mirip, tetapi alih-alih sampel, ia memperkirakan seluruh model —yaitu, pohon. Bersama-sama, mereka mengambil beberapa sampel data pelatihan dan membuat prediksi baik pada pohon maupun sampel terpisah. Outputnya adalah hasil rata-rata dari keduanya.

10. Peningkatan Gradien dan AdaBoost

Ini adalah contoh Python pembelajaran mesin yang bagus yang paling efektif dengan R Codes. Meningkatkan algoritme pembelajaran mesin diperlukan saat Anda membutuhkan prediksi akurat pada banyak data. Singkatnya, algoritme pembelajaran mesin ini menggunakan teknik ensemble dan menerapkan beberapa estimator prediksi untuk mencapai hasil terbaik.

Ide utamanya adalah menggunakan pengklasifikasi banyak arah untuk membuat pengklasifikasi yang kuat. Pertama, algoritma pembelajaran mesin ini membangun versi berdasarkan data pelatihan dan kemudian mencoba memperbaiki kesalahan pada model pertama. Proses tersebut berlangsung hingga prediksi mencapai akurasi maksimum.

11. Algoritma Pohon Keputusan

Algoritma Pohon Keputusan Algoritma Pembelajaran Mesin

AdaBoost adalah perangkat lunak pembelajaran mesin yang sangat mirip tetapi digunakan untuk klasifikasi biner. Untuk mengetahui peningkatan, mungkin lebih baik untuk memulai dengan AdaBoost , terutama digunakan dengan pohon keputusan pendek. Setelah membuat pohon pertama, sistem memikirkan seberapa banyak perhatian yang dibutuhkan pohon berikutnya dan seterusnya. Prediksi dibuat untuk data baru setelah semua pohon dibangun.

Seperti yang Anda lihat, ada banyak kursus pembelajaran mesin untuk dipilih, tetapi jika Anda benar-benar tertarik dengan karir pembelajaran mesin, Anda mungkin harus memulai dengan cepat. Bidang ini berkembang pesat, dan sepertinya industri pembelajaran mesin memiliki potensi dalam beberapa dekade mendatang.

1 4 Regresi linier adalah algoritma terkenal dalam pembelajaran mesin
2 5 Regresi logistik adalah teknik yang dipinjam oleh pembelajaran mesin.
3 6 Untuk lebih dari dua kelas, algoritma Analisis Diskriminan Linier lebih disukai teknik klasifikasi L
4 7
5 8 Naive Bayes adalah algoritma yang sederhana namun sangat kuat untuk pemodelan prediktif.
6 K-Tetangga Terdekat (KNN) Algoritma KNN sangat sederhana dan sangat efektif
7 Belajar Kuantisasi Vektor (LVQ)
8 Mendukung Mesin Vektor (SVM)
9 Hutan Acak Ini adalah jenis algoritma pembelajaran mesin ensemble yang disebut Agregasi Bootstrap atau bagging
10 meningkatkan
11 AdaBoost AdaBoost adalah algoritma boosting pertama yang benar-benar sukses yang dikembangkan untuk klasifikasi biner
Apa‌ Apakah‌ The‌ 10 Populer‌ Mesin‌ Algoritma Pembelajaran?‌

1. Regresi Linier
2. Regresi logistik
3. Pohon keputusan
4. Algoritma SVM
5. Algoritma Naive Bayes
6. Algoritma KNN
7. K-berarti
8. Algoritma hutan acak
9. Algoritma pengurangan dimensi
10. Algoritma peningkatan gradien dan algoritma AdaBoosting

Daftar 5 Algoritma Machine Learning Populer Tahun 2022

1. Regresi Linier
2. Regresi Logistik
3. Pohon Keputusan
4. Algoritma SVM (Support Vector Machine)
5. Algoritma Naive Bayes

Leave a Comment