Pembelajaran engine adalah praktik yang saat ini diikuti oleh setiap ilmuwan dan peneliti di luar sana. Teknologi ini menemukan aplikasi di banyak sektor masyarakat seperti perawatan kesehatan, obat-obatan, pertanian, penerbangan, dll. Untuk melakukan pembelajaran engine, kita perlu mengetahui bahasa pemrograman katakanlah Python, R, Java, C++, dll. Bahasa-bahasa ini berisi setiap algoritma untuk menjalankan kode pembelajaran engine dengan benar dan menggunakannya dalam skenario dunia nyata. Untuk setiap insinyur pembelajaran engine di luar sana, Python adalah bahasa yang paling disukai untuk menulis algoritme dan mengujinya. Ini karena sintaks yang lebih sedikit dan karenanya menghemat waktu.
Sekarang, ada perpustakaan khusus yang perlu diimpor melalui pip atau conda. Salah satu perpustakaan open source yang terkenal adalah Scikit learn yang juga dikenal sebagai Sklearn.
Ini adalah perpustakaan yang kuat dan sangat disukai oleh semua penggemar pembelajaran engine. Alasan perpustakaan ini menjadi populer di kalangan insinyur ML adalah karena penggabungan setiap alat Statistik yang ada di tempat yang sama untuk menjalankan operasi ML. Ini berisi hampir semua regresi serta alat klasifikasi yang digunakan untuk analisis prediktif dan preskriptif. Juga, banyak operasi lain dapat dilakukan dengan bantuan perpustakaan yang luar biasa ini.
Beberapa operasi yang dilakukan dengan Sklearn (pembelajaran engine dengan python) tercantum di bawah ini :
- Regresi Linier: Dengan bantuan pustaka pembelajaran Scikit, kita dapat melakukan regresi linier pada kumpulan data kita. Analisis statistik ini digunakan ketika kita ingin memprediksi data kita berdasarkan variabel kontinu. Konsep di balik teknik ini adalah untuk menemukan garis yang paling cocok yang akan memisahkan target kita berdasarkan kedekatan dengan garis tersebut.
- Regresi Logistik: Ini adalah analisis statistik yang digunakan untuk melakukan analisis prediktif pada kumpulan data kategorikal. Konsep utama di balik teknik ini adalah untuk menemukan probabilitas hasil berdasarkan kurva berbentuk S dengan ambang standar 0,5.
- Rekayasa Fitur: Ini adalah teknik yang pada dasarnya digunakan untuk membersihkan data kita. Proses pembersihan melibatkan penghapusan outlier, menghitung distribusi normal, mean, median, mode, skewness, standarisasi data, dll. Dengan bantuan rekayasa fitur, hampir 90% dari tugas kita selesai dan 10% sisanya diselesaikan dengan melakukan bagian analisis prediktif.
- Memisahkan data: Ini membantu dalam membagi dataset kita menjadi pelatihan, pengujian, dan validasi. Ini terutama digunakan untuk menghindari konsep overfitting dan underfitting data kita. Ini berarti bahwa dengan membagi data kita ke dalam set masing-masing, titik untuk mencapai minimum global dicapai lebih cepat dan akurat. Jika tidak, data tidak akan dapat memprediksi poin baru.
- Pembelajaran Ensemble: Pembelajaran ensemble adalah praktik yang diadopsi di bidang pembelajaran engine ketika kita gagal mendapatkan hasil yang baik dengan bantuan teknik regresi dan klasifikasi normal. Pembelajaran ensemble membantu dalam prediksi dengan cara yang sangat cepat dan efisien. Model dasar yang digunakan dalam pembelajaran ensemble adalah pohon keputusan. Pohon keputusan ini disebut stump di mana setiap stump berisi beberapa jenis informasi lain yang perlu diprediksi. Teknik pembelajaran ensemble membantu memprioritaskan peserta didik yang lemah menjadi peserta didik yang kuat dengan menggunakan konsep boosting. Berbagai jenis teknik boosting adalah Adaboost, Gradient boost, Xgboost, Random Forest, Catboost.
- Support Vector Machine Classification: Ini adalah teknik klasifikasi yang mengadopsi konsep pemisahan data menjadi beberapa kategori dengan menggambar garis di antaranya. Titik yang terletak dekat dengan garis diprediksi berdasarkan nilai yang diwakili garis tersebut. Konsepnya agak mirip dengan regresi karena di sini juga kita perlu menggambar garis pemisah/paling sesuai dan kemudian menggunakan garis ini untuk membuat prediksi. Ini terutama digunakan untuk mengklasifikasikan fitur kategoris apakah ordinal atau nominal.
- Support Vector Regression: Ini adalah teknik yang mirip dengan Support Vector Classification. Perbedaan utama adalah digunakan dalam melakukan analisis regresi daripada klasifikasi.
Ada juga teknik lain yang dilakukan menggunakan Sklearn untuk regresi dan klasifikasi seperti regresi dan klasifikasi pohon keputusan, regresi dan klasifikasi K Nearest Neighbors, K Means Clustering (teknik pembelajaran engine tanpa pengawasan), Nearest Neighbors, Analisis Komponen Utama, Deteksi Anomali, dan masih banyak lagi. Beberapa pekerjaan Deep Learning juga dapat dilakukan dengan bantuan Sklearn.
Scikit belajar Pembelajaran engine dalam panduan Instalasi Python
Kesimpulan
Dengan bantuan perpustakaan yang luar biasa ini, para insinyur pembelajaran engine menemukan bidang ini sangat menarik dan mudah. Jadi, coba perpustakaan ini sendiri dengan menginstal yang sama melalui pip dan dapatkan manfaat tak terbatas di bawah yang sama.