Model Machine Learning Manakah Yang Terbaik?

Machine learning atau yang dikenal juga sebagai Pembelajaran mesin adalah frasa umum untuk kumpulan strategi dan teknologi yang membantu komputer dalam belajar dan beradaptasi sendiri. Teknik pembelajaran mesin dapat membantu AI dalam belajar tanpa secara eksplisit memprogram tindakan yang dimaksudkan.

Algoritme pembelajaran mesin dapat mengantisipasi dan melakukan tugas sepenuhnya berdasarkan pola yang dipelajari daripada perintah program yang telah ditentukan dengan mempelajari struktur dari input sampel. Pembelajaran mesin datang untuk menyelamatkan dalam berbagai situasi ketika metode yang ketat tidak praktis. Ini akan mempelajari prosedur baru dari pola sebelumnya dan menerapkan apa yang telah dipelajari.

Salah satu contoh aplikasi pembelajaran mesin yang sudah sangat kita kenal adalah bagaimana penyedia email kami membantu kami menangani spam. Filter spam menggunakan algoritme untuk mendeteksi dan merutekan email yang tidak diinginkan ke folder spam Anda.

Beberapa bisnis e-commerce juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang dikombinasikan dengan solusi keamanan TI lainnya, dengan tujuan untuk mendeteksi penipuan dan meningkatkan efisiensi mesin rekomendasi mereka.

Menurut analyticsinsight.net, berikut adalah model machine learning (pembelajaran mesin) terbaik:

  1. Model Klasifikasi
    Klasifikasi dalam Machine Learning adalah pekerjaan untuk memprediksi jenis atau kelas suatu item dari sekumpulan kemungkinan yang terbatas. Berikut ini adalah beberapa model klasifikasi yang paling umum digunakan:

    1. Algoritma K-Nearest neighbor
    2. Naif Bayes
    3. Regresi Logistik
    4. SVM
    5. decision tree
    6. Ansambel
  2. Model Regresi
    Regresi pembelajaran memiliki serangkaian masalah dalam bahasa mesin, di mana variabel hasil dapat mengambil variabel continous. Berikut ini adalah beberapa model regresi yang paling umum digunakan:

    1. Regresi Linier
    2. Regresi Lasso
    3. Regresi Punggungan
    4. Regresi SVM
    5. Regresi decision tree, dll.
  3. Kekelompokan
    Pengelompokan, singkatnya, adalah masalah pengelompokan item terkait bersama-sama. Ini membantu dalam identifikasi otomatis item sebanding tanpa perlu keterlibatan operator. Clustering memungkinkan kita untuk mencapai ini dengan cara yang lebih efisien. Berikut ini adalah beberapa model clustering yang paling umum digunakan:

    1. K means
    2. K means++
    3. K medoids
    4. Pengelompokan aglomeratif
    5. DBSCAN
  4. Pengurangan Dimensi
    Jumlah faktor prediktor yang digunakan untuk memperkirakan variabel independen atau tujuan disebut sebagai dimensi. Berikut ini adalah beberapa model pengurangan dimensi yang paling umum digunakan:

    1. PCA
    2. TSNE
    3. SVD
  5. Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)
    Pembelajaran mendalam adalah cabang pembelajaran mesin yang berfokus pada neural network. Berikut ini adalah beberapa model pembelajaran mendalam yang paling umum digunakan:

    1. Perceptron Multi-Lapisan
    2. Neural Network Konvolusi
    3. Neural Network Berulang
    4. Mesin Boltzmann
    5. Autoencoder, dll.(ra/hh)

Berita Terkait: