Pemula Wajib Tahu: 10 Algoritma Machine Learning Terbaik dengan Fokus pada Supervised Learning

1. Regresi Linier

Untuk memahami performa kerja Regresi Linier, pikirkan tentang bagaimana Anda akan mengatur batang kayu acak dalam urutan kenaikan beratnya. Ada tangkapan; namun demikian – Anda tidak dapat menimbang setiap batang kayu. Anda harus menebak beratnya hanya dengan melihat bagian atas dan lingkar batang kayu (ukuran yang terlihat) dan mengaturnya menggunakan kombinasi dari parameter yang terlihat tersebut. Seperti itulah regresi linier dalam pembelajaran mesin.

Dalam proses ini, hubungan dibangun antara variabel independen dan dependen dengan menghubungkannya ke garis. Garis ini disebut garis regresi dan dinyatakan dengan persamaan linear Y= a *X + b.

Pada persamaan ini:

• Y – Variabel Dependen
• a – Lereng
• X – Variabel yang tidak bias
• b – Mencegat

Koefisien a & b diturunkan dengan meminimalkan jumlah perbedaan kuadrat jarak antara faktor pengetahuan dan garis regresi.

Perlu Menjadi Insinyur AI? Tidak Terlihat Tambahan!

2. Regresi Logistik

Regresi Logistik digunakan untuk memperkirakan nilai diskrit (sering kali nilai biner seperti 0/1) dari kumpulan variabel yang tidak memihak. Ini membantu memprediksi kemungkinan suatu peristiwa dengan menjadi pengetahuan untuk operasi logit. Ini juga dikenal sebagai regresi logit.

Strategi-strategi yang tercantum di bawah ini terkadang digunakan untuk membantu meningkatkan model regresi logistik:

• merangkul frase interaksi
• memberantas pilihan
• mengatur strategi
• menggunakan manekin non-linier

3. Pohon Pilihan

Algoritme Choice Tree dalam pembelajaran mesin tidak diragukan lagi adalah salah satu algoritme paling populer yang digunakan saat ini; ini adalah algoritme pembelajaran terawasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan masalah. Ini benar-benar bekerja secara efektif dalam mengklasifikasikan setiap variabel dependen kategoris dan stabil. Algoritma ini membagi penduduk menjadi dua atau lebih unit homogen berdasarkan atribut / variabel independen yang paling penting.

4. Algoritma SVM (Help Vector Machine).

Algoritme SVM adalah teknik algoritme klasifikasi di mana Anda memplot pengetahuan mentah sebagai faktor dalam area n-dimensi (tempat n adalah jumlah opsi yang mungkin Anda miliki). Nilai dari setiap fitur kemudian dikaitkan dengan koordinat yang dipilih, sehingga memudahkan untuk mengkategorikan informasi. Jejak yang dikenal sebagai pengklasifikasi dapat digunakan untuk memisahkan info dan memplotnya pada grafik.

5. Algoritma Naive Bayes

Pengklasifikasi Naive Bayes menganggap bahwa keberadaan karakteristik yang dipilih dalam suatu kategori tidak terkait dengan keberadaan beberapa karakteristik lainnya.

Bahkan ketika opsi ini dikaitkan satu sama lain, pengklasifikasi Naive Bayes akan mempertimbangkan semua properti tersebut secara independen saat menghitung peluang hasil akhir yang dipilih.

Model Naive Bayesian mudah dibuat dan berguna untuk kumpulan data yang sangat besar. Mudah dan dipahami untuk mengungguli bahkan strategi klasifikasi yang sangat halus.

6. Algoritma KNN (Ok- Nearest Neighbors).

Algoritma ini akan digunakan untuk setiap masalah klasifikasi dan regresi. Rupanya, di seluruh perdagangan Ilmu Pengetahuan, ini lebih banyak digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi. Ini adalah algoritme sederhana yang menyimpan semua instans yang tersedia dan mengklasifikasikan instans baru apa pun dengan mengambil suara mayoritas dari tetangganya yang baik. Kasus tersebut kemudian dimasukkan ke dalam kategori yang paling sering terjadi. Operasi jarak jauh melakukan pengukuran ini.

KNN akan mudah dipahami dengan mengevaluasinya pada kehidupan nyata. Misalnya, jika Anda memerlukan informasi tentang seseorang, sebaiknya bicarakan dengan teman dan koleganya!

Hal-hal yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih Algoritma Ok Nearest Neighbors:

• KNN sangat mahal secara komputasi
• Variabel perlu dinormalisasi, atau peningkatan variasi variabel dapat membiaskan algoritme
• Meskipun demikian, pengetahuan harus diproses terlebih dahulu.

7. Oke-Berarti

Ini adalah algoritme pembelajaran tanpa pengawasan yang memecahkan masalah pengelompokan. Unit pengetahuan dikategorikan ke dalam sejumlah cluster yang dipilih (sebut saja jumlah itu Ok) sedemikian rupa sehingga masing-masing faktor informasi di dalam cluster adalah homogen dan heterogen dari informasi di cluster yang berbeda.

Bagaimana Ok-berarti jenis cluster:

1. Algoritme Ok-means memilih beragam faktor, yang dikenal sebagai centroid, untuk setiap kluster.
2. Setiap tingkat pengetahuan membentuk cluster dengan centroid terdekat, yaitu cluster Ok.
3. Sekarang menciptakan centroid baru berdasarkan anggota cluster yang ada.
4. Dengan centroid baru ini, jarak terdekat untuk setiap level pengetahuan ditentukan. Proses ini diulang sampai centroid tidak berubah.

8. Algoritma Hutan Acak

Kumpulan kayu pilihan dikenal sebagai Hutan Acak. Untuk mengkategorikan objek baru berdasarkan atributnya, setiap pohon dinilai, dan pohon “memilih” kelas tersebut. Hutan memilih klasifikasi yang pada dasarnya memiliki suara terbanyak (dari semua kayu di dalam hutan).

Setiap pohon ditanam & tumbuh sebagai berikut:

• Jika jumlah instance dalam coaching set adalah N, maka pola N instance diambil secara acak. Pola ini akan menjadi perangkat pembinaan untuk memanjat pohon.
• Jika ada M masukkan variabel, kuantitas m<<M ditentukan sedemikian rupa sehingga pada setiap node, m variabel dipilih secara acak dari M, dan pemotongan sempurna pada m ini digunakan untuk memisahkan node.
• Nilai m dipertahankan tetap selama proses ini.

Setiap pohon pada dasarnya ditanam sejauh mungkin. Tidak ada pemangkasan.

9. Algoritma Diskon Dimensi

Di dunia saat ini, sejumlah besar data disimpan dan dianalisis oleh perusahaan, bisnis pemerintah, dan organisasi penelitian. Sebagai ilmuwan informasi, pengetahuan mentah ini terdiri dari banyak informasi – masalahnya adalah menentukan pola dan variabel penting.

Algoritme diskon dimensi seperti Pohon Pilihan, Evaluasi Masalah, Rasio Kekurangan Nilai, dan Hutan Acak dapat membantu Anda menemukan detail terkait.

10. Algoritma Peningkatan Gradien dan Algoritma AdaBoosting

Gradient Boosting Algorithm dan AdaBoosting Algorithm adalah algoritme boosting yang digunakan saat banyak pengetahuan harus ditangani untuk membuat prediksi dengan akurasi yang berlebihan. Boosting adalah algoritme pembelajaran ansambel yang memadukan energi prediktif dari sejumlah estimator dasar untuk meningkatkan ketahanan.

Singkatnya, ini menggabungkan sejumlah prediktor yang lemah atau umum untuk membangun prediktor yang kuat. Algoritme penguat ini selalu bekerja dengan baik dalam kompetisi sains pengetahuan seperti Kaggle, AV Hackathon, CrowdAnalytix. Ini pada dasarnya adalah algoritma pembelajaran mesin paling populer saat ini. Gunakan mereka, bersama dengan Kode Python dan R, untuk mendapatkan hasil yang benar.

Kesimpulan

Pemula Wajib Tahu: 10 Algoritma Machine Learning Terbaik dengan Fokus pada Supervised Learning. Jika Anda ingin membangun karier dalam pembelajaran mesin, mulailah segera. Lingkupnya meningkat, dan semakin cepat Anda memahami cakupan instrumen pembelajaran mesin, semakin cepat Anda dapat memberikan opsi untuk masalah kerja tingkat lanjut. Namun, jika Anda terampil di bidang tersebut dan ingin meningkatkan karier Anda, Anda dapat mengikuti Program Pasca Sarjana dalam AI dan Pembelajaran Mesin bekerja sama dengan Universitas Purdue berkolaborasi dengan IBM. Program ini memberi Anda data mendalam tentang Python, algoritma Pembelajaran Mendalam dengan aliran Tensor, Pemrosesan Bahasa Murni, Pengenalan Pidato, Pc Imaginative and prescient, dan Reinforcement Learning.