03 Sep Ini Dia 4 Jenis Algoritma Machine Learning Prediction
Dalam dunia machine learning, algoritma prediksi memainkan peran kunci dalam menghasilkan model yang mampu meramalkan hasil berdasarkan data historis. Artikel ini akan membahas empat jenis algoritma yang sering digunakan untuk tujuan prediksi.
Anda tentu penasaran untuk apa sebenarnya repot-repot mengenal jenis algoritma pembelajaran mesin. Padahal sisi pengguna seharusnya hanya tinggal mengoperasikan saja sesuai kebutuhan.
Pandangan tersebut tentu saja tidak benar, karena dengan tahu bagaimana konsepnya kita dapat mengimplementasikan secara lebih tepat. Artinya efektivitas kerja akan jauh lebih optimal ketika kita mengenal perangkat yang digunakan.
Oleh sebab itu mari kita kenali empat dasar mulai dari regresi linier, KNN, random forest, dan neural network. Sebagai catatan ini adalah pengantar dasar yang tujuannya untuk para pengguna awam.
4 Jenis Algoritma Machine Learning
Banyak orang awam penasaran apa saja 4 jenis algoritma machine learning algorithms paling umum digunakan. Sekarang ada regresi linier, k-nearest neighbors, random forest, dan jaringan saraf tiruan berikut ini penjelasan selengkapnya.
1. Regresi Linier
Regresi linier merupakan salah satu machine learning algorithms untuk prediksi yang penggunaannya sudah cukup umum. Bahkan beberapa kampus di Indonesia satu dekade lalu sudah menerapkan metode ini dalam penelitiannya.
Pada dasarnya ini merupakan sebuah sistem komputasi algoritma supervised learning dengan basis data permanen. Lebih banyak kita temui dalam berbagai pemodelan antara korelasi input dengan target yang sifatnya berkelanjutan.
Lalu apa hasil yang akan dikeluarkan oleh mekanisme kalkulasi ini ketika kita terapkan dalam sebuah project. Tentu saja karena regresi linier hasil keluarannya adalah garis lurus atau pemodelan dua dimensi.
Dengan menggunakan regresi linier kita dapat melakukan berbagai macam prediksi akurat. Mulai dari estimasi harga properti dalam beberapa tahun maupun prediksi perhitungan angka matematis lainnya.
Memang machine learning regresi linier merupakan sebuah sistem kalkulasi komputasi yang fungsi utamanya adalah kebutuhan matematis. Sehingga berbagai kebutuhan kalkulasi kompleks dapat kita lakukan secara lebih cepat.
Namun tidak menutup kemungkinan juga dapat memadukannya dengan sistem lain guna mendapatkan hasil lebih bervariasi. Misalnya memadukan sistem kalkulasi matematis untuk memprediksi noise dalam sebuah gelombang akibat obstacle tertentu.
2. K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN ini menggunakan dua basis pengenalan yaitu supervised dan unsupervised secara berkesinambungan. Tujuannya penggunaan dua mekanisme tersebut yaitu untuk memberikan range kalkulasi lebih luas.
Sehingga hasil kalkulasi metode KNN ini tidak hanya terbatas pada keluaran dua dimensi namun juga tiga dimensi. Otomatis akan ada banyak perhitungan kompleks menggunakan multi faktor yang dapat kita lakukan menggunakannya.
Adanya machine learning ini tentu saja akan mempermudah berbagai sektor pekerjaan terutama di bidang kelistrikan dan komunikasi. Karena adanya banyak faktor saling beririsan yang saling mempengaruhi satu dengan lainnya.
Ada dua pendekatan yang akan dilakukan ketika kita menggunakan mekanisme KNN yaitu clustering dan classification. Masing-masing pendekatan tersebut memiliki respon mesin berbeda, berikut detailnya.
- Classification
Dalam proses kalkulasi klasifikasi KNN akan mengklasifikasikan data baru berdasarkan dengan K yang sifatnya masih dekat dengan dataset. Sehingga range hasil keluaran nantinya juga tidak terlalu jauh berbeda berdasarkan training database.
- Clustering
Apabila kemungkinan keluaran data baru terdapat dalam dataset pelatihan maka mesin akan mengelompokkan potensi keluaran paling dekat. Data digunakan adalah hasil dari pengelompokan paling relevan terkait input.
Mekanisme machine learning ini memang jauh lebih kompleks apabila kita bandingkan dengan regresi linier. Oleh sebab itu penggunaannya juga pada sektor kompleks seperti kalkulasi noise, dan juga optimasi rangkaian listrik.
3. Random Forest
Berbeda dengan dua jenis sebelumnya, random forest ini sudah berbeda dunia apabila kita bandingkan. Jika sebelumnya masih menggunakan basis data guna menghasilkan keputusan paling dekat.
Maka random forest mampu memberikan hasil keluaran baru dengan acuan data yang masih relatif dekat dengan dataset. Algoritma ensemble ini nantinya mampu menghasilkan keputusan lebih kompleks karena menggunakan pohon variabel atau keputusan.
Jadi mekanisme kalkulasi pada machine learning random forest mampu membantu kita pada pengambilan keputusan sangat kompleks. Pembuatannya juga jauh lebih kompleks lagi karena kita sudah berbicara masalah big data dalam jumlah triliunan.
Oleh sebab itu biasanya random forest juga akan dipakai untuk klasifikasi dari beberapa regresi. Kompleksitas mekanisme tersebut memang membuat pengembangannya akan butuh waktu lama.
Dibutuhkan berbagai tahap mulai pengumpulan data, training, ensemble, dan juga simulasi. Kita tidak hanya sekedar memasukkan dataset kemudian rumus untuk melakukan perhitungan simpel.
Penggunaan random forest juga jarang kita temui dalam kehidupan sehari-hari karena device untuk menjalankannya masif. Fungsi paling umum dari jenis ini adalah untuk memprediksi fluktuasi keuangan sebuah negara.
Karena kompleksitasnya biasanya algoritma machine learning berbasis random forest terbatas pada penggunaan tingkat nasional atau mega korporasi. Sumber daya untuk menjalankan mesin seperti ini juga sangat tinggi.
Selain itu random forest juga sering digunakan untuk mengembangkan teknologi kecerdasan buatan berbasis respon. Paling mudah kita temukan contohnya adalah AI dalam video games developer AAA.
4. Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks)
Jaringan saraf tiruan atau NN ini yang sebenarnya dalam satu dekade menjadi sensei semalam. Berbagai aplikasi pencipta visual dan juga audio sekarang menggunakannya sebagai backbone.
Memang algoritma machine learning ini membutuhkan resource paling besar untuk dapat mengoperasikannya secara stabil. Namun fungsinya juga sangat luas sehingga banyak perusahaan menginvestasikan sumber daya untuk menjalankannya.
Konsepnya yang meniru jaringan otak manusia membuat penjelasan dasar terkait mesin ini sudah sangat kompleks. Ada sembilan konsep fundamental yang menjadi mekanisme bagaimana mesin ini berjalan.
- Artificial neuron
- Bobot dan bias
- Fungsi aktivasi
- Lapisan atau layers
- Forward propagation
- Loss function
- Backpropagation
- Optimizer
- Epoch dan batch size
Singkat kata untuk mendapatkan hasil keluaran sebuah kecerdasan buatan harus memproses dalam berbagai tahap. Pada masing-masing tahap akan dilakukan klasifikasi agar mendapatkan keluaran paling cocok dengan konteks.
Nantinya proses tersebut dapat berulang tergantung pada korelasi output apakah paling mendekati atau tidak. Karena kompleksitas inilah jaringan syaraf tiruan menjadi salah satu tools paling powerful bagi kebutuhan manusia.
Apabila Anda tertarik untuk mengimplementasikan AI untuk kebutuhan korporasi tentu harus mencari partner terpercaya. Boleh saja mengalokasikan divisi sendiri namun itu nanti jelas akan menguras banyak sumber daya.
Ketika Anda membutuhkan pemutakhiran dalam jaringan server, komunikasi, maupun IT maka PT. BSB adalah solusinya. Kami merupakan IT solution company berpengalaman yang sudah banyak melayani banyak klien.
Portofolio Kami juga tidak perlu diragukan lagi sebagai salah satu acuan sebelum menjalin kerjasama. Jika tertarik untuk bekerjasama atau menggunakan layanan silahkan hubungi no WA dibawah ini.
Dengan menggunakan nomor tersebut Anda bisa berkonsultasi terlebih dahulu terkait relevansi layanan terhadap kebutuhan. Sehingga Anda sebagai klien mampu mendapatkan hasil terbaik sesuai ekspektasi.
Jangan sampai salah dalam menjalin kerjasama hanya karena tergiur oleh iming-iming harga miring. Pastikan hanya menggunakan korporasi terpercaya seperti PT. BSB agar kebutuhan IT dapat terpenuhi. Dapatkan solusi IT terbaik dan berpengalaman bersama PT BSB.
Informasi pengantar tadi tentu saja dapat Anda jadikan sebagai referensi terkait pembelajaran mesin. Di era modern seperti sekarang implementasi machine learning dapat digunakan di berbagai sektor krusial.
Baca juga : Mengenal Teknologi Machine Learning dalam Lingkup Industri
No Comments