8 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas yang harus diketahui

Kecerdasan Buatan dan subsetnya adalah teknologi baru yang dipelajari setiap individu. Juga, sektor ini memiliki kemampuan kerja yang sangat besar dibandingkan dengan yang lain karena perusahaan memasukkan AI dalam model kerja mereka. Dengan pernyataan ini, sangat penting bagi seseorang untuk mengambil jenis pendidikan yang tepat dan memiliki keterampilan yang tepat untuk ditempatkan di perusahaan-perusahaan ini. Kita semua tahu bahwa Machine Learning dapat dilakukan melalui banyak alat yang secara langsung atau tidak langsung terkait dengan pengkodean. Pengkodean ini dapat dilakukan dengan n jumlah bahasa pemrograman seperti Java, Python, C, dll. untuk beberapa nama. Dari bahasa-bahasa ini, dua yang paling banyak digunakan adalah R dan Python karena sifatnya yang ramah sintaksis dan eksekusi cepat dari algoritma ML. Bahasa pemrograman ini berisi banyak perpustakaan yang melakukan semua aktivitas yang pernah dipanggil dalam konsol kerja. Jadi, bagaimana cara kerja perpustakaan ini??

Jawaban atas pertanyaan ini adalah melalui algoritma statistik dan probabilitas. Algoritme ini sama dengan yang kita gunakan sejak masa sekolah kita dan sekarang telah digabungkan dengan perpustakaan ini untuk melakukan tugas Pembelajaran engine. Tanpa membuang waktu lagi mari kita lihat Algoritma Pembelajaran Mesin ini yaitu algoritma utama yang harus dipelajari seseorang jika dia ingin mengalihkan karirnya ke bidang AI:

Algoritma Pembelajaran Mesin Terbaik

Delapan Algoritma Populer Pembelajaran Mesin

Seperti yang kita semua tahu bahwa Pembelajaran engine adalah proses berulang dan secara umum ada tiga kategori Pembelajaran Mesin yang Diawasi, Tidak Diawasi, dan Diperkuat. Mari kita lihat algoritma terbaik dan sering digunakan yang harus dipelajari seseorang di Supervised dan Unsupervised.

  • Regresi Linier: Ini adalah algoritma Pembelajaran Mesin pertama dan terpenting yang harus dipelajari seseorang dalam hal pembelajaran engine yang diawasi. Seperti namanya, perpustakaan ini khusus untuk masalah terkait regresi di mana ketergantungan dari variabel bebas dan terikat dipenuhi dengan bantuan penurunan gradien dan menemukan garis yang paling cocok yang memenuhi persamaan garis.
  • Regresi Logistik: Algoritma terpenting kedua yang harus diketahui di bidang pembelajaran engine. Ini juga merupakan algoritma pembelajaran engine yang diawasi dan di sini idenya adalah untuk mengklasifikasikan target berdasarkan fitur independen. Algoritma ini sangat kuat dan menemukan aplikasi di perusahaan yang berbeda untuk tujuan kerja mereka. Logika di balik aplikasi ini adalah probabilitasnya yaitu 1 jika berhasil dan 0 jika gagal dan selalu bekerja dengan jenis data yang diskrit dan tidak kontinu.
  • K Means Clustering: Ini adalah algoritme pembelajaran engine tanpa pengawasan di mana kita perlu menggabungkan fitur independen kita untuk membentuk fitur target. Algoritme ini banyak digunakan oleh banyak situs web terkenal seperti Wikipedia sehingga proses pencarian kita menjadi mudah setiap kali kita mengetik kueri yang sama. Ide di baliknya adalah untuk membentuk kelompok data berdasarkan hubungan semantiknya yaitu kedekatan yang mereka pegang satu sama lain.
  • Mendukung Mesin Vektor: Ini adalah algoritme pembelajaran engine terawasi yang luar biasa yang digunakan untuk data kontinu dan diskrit yang cocok untuk regresi dan klasifikasi. Ini juga bekerja di balik gagasan penurunan gradien dan mencoba menemukan garis yang akan memisahkan fitur dengan jarak yang jauh sehingga asumsi probabilistik dapat dibuat lebih akurat.
  • Algoritme Naive Baye: Algoritme pembelajaran engine terawasi yang kuat lainnya yang harus dipelajari seseorang untuk membuat perjalanan ML mereka lebih mudah. Algoritma ini bekerja di balik prinsip teorema Baye ini sesuai dengan yang kemungkinan mengklasifikasikan satu acara (H) berdasarkan acara lainnya (E) diberikan oleh rumus: P ( H | E ) = P ( E | H ) P ( H ) / P ( E ). Ini memang algoritma yang sangat berguna dan digunakan oleh Google Gmail untuk mengklasifikasikan email apakah spam atau ham.
  • K Nearest Neighbors Algorithm: Ini agak mirip dengan SVM dalam artian juga mencoba menggambar batas pemisah dalam bentuk garis untuk memisahkan fitur. Perbedaan utama adalah dalam algoritma ini garis yang ditarik dan fitur yang dipisahkan dilakukan dengan bantuan beberapa rumus jarak, misalnya jarak Euclidean atau jarak Manhattan dan kemudian prediksi untuk titik data baru dibuat dengan mencari yang paling mirip. tetangga dari data. Di sini tetangga dilambangkan dengan huruf K dan karenanya disebut K Tetangga Terdekat.
  • Decision Tree Algorithm: Ini adalah algoritma berbasis pohon dimana tujuannya adalah untuk menemukan target output dengan menggabungkan berbagai input dan membentuk sebuah pohon. Sebuah keputusan kemudian diambil untuk pohon mana yang akan dituju dan bagaimana membandingkannya dengan target. Algoritme ini sangat disukai oleh para ilmuwan Data untuk memecahkan masalah ML mereka tetapi ada kelemahan dengan model ini yaitu, ia memiliki bias yang agak rendah dan varians yang tinggi. Ini berarti kinerjanya baik dengan data pelatihan tetapi ketika data pengujian baru dimasukkan maka hasilnya mungkin tidak begitu bagus. Jadi, untuk mengatasi masalah ini kita memiliki teknik ensemble dan Random Forest adalah metode ensemble yang paling disukai di luar sana.
  • Algoritma Hutan Acak: Ini merupakan perpanjangan dari Pohon Keputusan karena membantu dalam mengantongi berbagai pohon Keputusan bersama-sama dan kemudian memilih yang terbaik untuk membuat prediksi. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang paling disukai untuk menyelesaikan berbagai tantangan Kaggle dan Hackathon. Juga, dengan bantuan algoritma ini, kita dapat menghilangkan konsep bias rendah dan varians tinggi menjadi bias rendah serta varians rendah yang kita timbulkan menggunakan pohon Keputusan.

Kesimpulan

Jadi, untuk unggul di bidang Ilmu Data, seseorang harus mempelajari setidaknya 8 algoritme di atas karena mereka membantu dalam memecahkan 80% masalah kita dan juga mengandung kekuatan yang diperlukan untuk mengubah model pembelajaran engine apa pun menjadi model patokan.

Related Posts