Algoritma Machine Learning Yang Dapat Digunakan Untuk Klasifikasi Data Adalah

A Structured Approach to Learning Data Science

The Machine Learning Specialization is an 8-week bundle curated to accelerate a student’s mastery in building data products, developing machine learning models, and understanding the core components that form most of industrial-grade AI today.

Students are not assumed to have a working knowledge of R or prior proficiency in statistics/mathematics/algebra. The workshop follows a gentle learning curve and emphasizes hands-on, one-to-one tutoring from our team of instructors and teaching assistants.

Throughout the course of the Academy, you will learn to build, evaluate and deploy your data science products, one project after another.

Algoritma machine learning adalah metode dimana sistem artificial intelligence mengerjakan tugasnya secara otomatis. Umumnya algoritma machine learning ini digunakan untuk memprediksi nilai output dari input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah klasifikasi dan regresi. Algoritma machine learning sendiri dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning membutuhkan data input dan data output yang diinginkan dan digunakan untuk membuat pelabelan, sedangkan algoritma unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label. Contoh algoritma unsupervised learning adalah pengelompokan atau clustering data yang tidak difilter berdasarkan persamaan dan perbedaan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma supervised learning, yaitu algoritma klasifikasi.

Terkadang sulit memutuskan algoritma machine learning mana yang paling baik untuk klasifikasi diantara banyaknya pilihan dan jenis algoritma klasifikasi yang ada. Namun, ada algoritma klasifikasi machine learning yang paling baik digunakan dalam masalah atau situasi tertentu. Algoritma klasifikasi ini digunakan untuk klasifikasi teks, analisis sentimen, deteksi spam, deteksi penipuan, segmentasi pelanggan, dan klasifikasi gambar. Pilihan algoritma yang sesuai bergantung pada kumpulan data dan tujuan yang akan dicapai. Lalu apa saja algoritma klasifikasi terbaik tersebut? Yuk simak artikel kali ini hingga akhir!

K-Means Clustering

Seperti namanya, algoritma ini biasa digunakan untuk kasus clustering. K-means Clustering adalah salah satu contoh algoritma Unsupervised Machine Learning yang paling sederhana dan populer. Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.

Cara kerja algoritma ini mula-mula adalah dengan membentuk sejumlah k titik, yang disebut dengan centroid (dimana nilai k merepresentasikan jumlah cluster). Kemudian titik-titik data (data points) yang ada akan membentuk cluster dengan centroid terdekat darinya. Otomatis, titik pusat (centroid) akan berubah seiring dengan pertambahan anggota tiap cluster-nya (yang mana adalah data points tadi). Oleh karena itu, tiap-tiap cluster yang telah terbentuk akan mencari titik centroid barunya. Proses ini terus menerus dilakukan hingga diperoleh kondisi konvergensi, contohnya jika posisi centroid sudah tidak berubah.

Terdapat dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu Hierarchical dan Non-Hierarchical, dan K-Means merupakan salah satu metode data clustering non-hierarchical atau Partitional Clustering.

Decision Tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer, karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision Tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Algoritma Machine Learning jenis ini melakukan tugasnya dengan menggunakan konsep struktur flowchart bercabang menggunakan decision rules atau aturan-aturan keputusan yang dibuat oleh desainernya.

Pada dasarnya, Decision Tree dimulai dengan satu node atau simpul. Kemudian, node tersebut bercabang untuk menyatakan pilihan-pilihan yang ada. Selanjutnya, setiap cabang tersebut akan memiliki cabang-cabang baru. Maka dari itu, metode ini disebut "tree" karena bentuknya menyerupai pohon yang memiliki banyak cabang. Mengutip dari Venngage, Decision Tree memiliki tiga elemen di dalamnya, yaitu:

Root node (akar), Tujuan akhir atau keputusan besar yang ingin diambil.

Branches (ranting), Berbagai pilihan tindakan.

Leaf node (daun), Kemungkinan hasil atas setiap tindakan.

Dalam Machine Learning kita akan sering mendengar tentang metode Random Forest yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan. Metode Random Forest merupakan salah satu metode dalam Decision Tree. Random Forest adalah kombinasi dari  masing-masing tree yang baik kemudian dikombinasikan  ke dalam satu model. Random Forest bergantung pada sebuah nilai vector random dengan distribusi yang sama pada semua pohon yang masing masing Decision Tree memiliki kedalaman yang maksimal.

Oleh karena itu, prinsip dasar random forest mirip dengan Decision Tree. Masing-masing Decision Tree akan menghasilkan output yang bisa saja berbeda-beda. Nah, Random Forest ini akan melakukan voting untuk menentukan hasil mayoritas dari semua Decision Tree. Sederhananya, Random Forest akan memberikan output berupa mayoritas hasil dari semua Decision Tree.

Baca juga : Machine Learning vs Deep Learning Korelasi AI, Machine Learning dan Deep Learning

Random Forest Classifier

Algoritma Random Forest Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi machine learning yang paling populer. Seperti namanya, algoritma ini bekerja dengan cara membuat hutan pohon secara acak. Semakin banyak pohon yang dibuat, maka hasilnya akan semakin akurat. Dasar dari algoritma random forest adalah algoritma decision tree. Keuntungan dari algoritma ini adalah dapat digunakan u8ntuk rekayasa fitur seperti mengidentifikasi fitur yang paling penting diantara semua fitur yang tersedia dalam dataset training, bekerja sangat baik pada database berukuran besar, sangat fleksibel, dan memiliki akurasi yang tinggi.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

Support Vector Machine

Support Vector Machine atau biasa dikenal dengan algoritma SVM adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk masalah klasifikasi atau regresi. Namun, aplikasi yang paling sering digunakan adalah masalah klasifikasi. Algoritma SVM banyak digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen teknis misalnya spam filtering, mengkategorikan artikel berita berdasarkan topik, dan lain sebagainya. Keuntungan algoritma ini adalah cepat, efektif untuk ruang dimensi tinggi, akurasi yang bagus, powerful dan fleksibel, dan dapat digunakan di banyak aplikasi.

Apa Perbedaan Antara Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning?

Machine learning adalah bidang studi dimana manusia mencoba memberikan kemampuan kepada mesin untuk belajar dari data secara eksplisit. Mesin inilah yang kita sebut model machine learning dan yang kita gunakan untuk menyelesaikan masalah kita. Ada berbagai bentuk aplikasi machine learning di industri, misalnya: face recognition machine dan email spam detection adalah aplikasi model machine learning.

Mengetahui model machine learning mana yang harus diterapkan dalam setiap use case sangat penting karena tidak semua model dapat diaplikasikan untuk setiap use case. Model yang sesuai akan meningkatkan metrik model kita.

Machine learning adalah bidang yang luas dengan banyak istilah yang digunakan di dalamnya. Untuk memberikan pemahaman yang jelas tentang apa itu algoritma klasifikasi, pertama-tama kita perlu membahas tentang tiga sistem machine learning yang berbeda berdasarkan pengawasan manusia; Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning?

Supervised Learning adalah model machine learning yang menggunakan data training dari manusia yang mencakup solusi yang diinginkan. Data training sudah berisi jawaban untuk masalah yang ingin kita selesaikan, dan mesin diharapkan meniru pola pada input data (prediktor) untuk menghasilkan output yang serupa.

Contoh data training untuk Supervised Learning adalah sebagai berikut:

Gambar 1. Data training untuk Supervised Learning

Ada dua typical tasks dari supervised learning; Klasifikasi dan Regresi. Apa perbedaan di antara keduanya? Pada dasarnya, perbedaannya berasal dari hasil prediksi.

Algoritma klasifikasi berfokus pada hasil prediksi diskrit, misalnya, prediksi Churn (keluar atau tidak), Heart Disease (terpengaruh oleh penyakit jantung atau tidak), dll.

Sebaliknya, algoritma regresi berfokus pada hasil prediksi numerik di mana hasilnya tidak terbatas pada kelas tertentu, misalnya: harga rumah, jarak mobil, penggunaan energi, dll.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah sistem machine learning yang melakukan tugas dengan memaksimalkan reward melalui tindakan tertentu. Reinforcement learning menggunakan agen untuk mengamati keadaan lingkungan tertentu dan memilih suatu keadaan untuk bertindak. Tindakan akan menghasilkan reward atau penalty tergantung pada pilihan tersebut. Reinforcement learning akan mendorong algoritma untuk menemukan strategi terbaik dalam memaksimalkan reward. Keputusan tersebut kemudian akan menjadi agen dalam suatu lingkungan tertentu.

Kita sering menggunakan reinforcement learning ketika kita tidak memiliki banyak data atau mendapatkan data dengan berinteraksi dengan lingkungan. Contoh reinforcement learning adalah self-driving car dan AI Chess.

Jenis-Jenis Algoritma yang Digunakan dalam Machine Learning

Ada beberapa jenis algoritma yang digunakan dalam machine learning, diantaranya:

Baca Juga:Definisi, Tipe dan Manfaat Artificial Intelligence

Logistic Regression

Logistic Regression atau Logit Regression adalah algoritma klasifikasi untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua kategori. Istilah regresi sebaiknya tidak disalahartikan sebagai regresi dari supervised learning karena regresi dalam Logistic Regression mengacu pada Generalized Linear Model (GLM) dengan Fungsi Logit.

Model ini adalah salah satu model paling sederhana dalam algoritma klasifikasi dan digunakan dalam banyak contoh real-case seperti prediksi penyakit, prediksi churn, prediksi repeat-order, dan banyak kasus penggunaan klasifikasi lainnya.

Mengenai persamaannya, GLM adalah model kelas luas yang mencakup banyak model, misalnya: Linear Regression, ANOVA, dan Logistic Regression.

Logistic Regression mengikuti tiga komponen dasar GLM, yaitu:

Gambar 3. Struktur dasar GLM

Random Component (E(Y)): Ini adalah distribusi probabilitas model Logistic Regression (Variabel Respons), dalam hal ini, Binomial distribution atau lebih tepatnya, probabilitas keberhasilan suatu peristiwa (E(Y) = 1).

Systematic Component: Ini adalah variabel-variabel penjelas (x1, x2, …, xn) dalam prediktor linear (+1 X1 +2X2 + … + nXn).

Link Function (g()): Ini adalah fungsi yang menghubungkan nilai yang diharapkan (E(Y))) dari variabel terikat pada prediktor linier. Linear Regression menggunakan Fungsi Logit, yaitu log(P/1-P) di mana P adalah Probabilitas Keberhasilan (E(Y) = 1). Dengan Fungsi Logit, hasil diharapkan berada antara 0 hingga 1.

Semua struktur di atas akan membuat model yang disebut Logistic Regression.

Decision Tree adalah model klasifikasi di mana proses pembelajaran adalah metode untuk mendekati fungsi target diskrit yang direpresentasikan oleh decision tree. Kata tree merujuk pada mathematical graph theory, yang didefinisikan sebagai grafik tidak berarah di mana dua simpul (node) terhubung oleh satu jalur (path).

Sederhananya, decision tree adalah model klasifikasi untuk mengelompokkan data berdasarkan struktur pohon terbalik. Decision tree akan membuat simpul yang terus membagi berdasarkan pembelajaran data dan akan berhenti sampai parameter yang telah kita tentukan atau tidak ada lagi pembagian yang terjadi. Contoh decision tree ditunjukkan dalam gambar di bawah ini.

Gambar 4. Contoh Decision Tree

Bagaimana decision tree menentukan fitur dan nilai apa yang akan dibagi? Ada beberapa algoritma dalam pengambilan keputusan, tetapi yang umum adalah Gini Index, Entropy and Information Gain metrics. Ide dasar penggunaan kedua algoritma pembagian adalah untuk mengukur seberapa baik pembagiannya berdasarkan nilai yang kita bagi dan hasilnya. Perhatikan gambar di bawah ini untuk memahami bagaimana algoritma menentukan titik pembagian terbaik.

Gambar 5. Penentuan titik pembagian decision tree

Gambar di atas menunjukkan di mana X1 berada dalam dua nilai, dan nilai Information Gain (IG) berbeda. Pembagian terbaik adalah ketika IG lebih tinggi, sehingga X1 = 2 adalah titik pembagian terbaik. Pembagian terus berlanjut sampai simpul hanya memiliki satu kelas atau memenuhi hyperparameter yang telah kita atur.

Decision tree adalah salah satu model yang populer digunakan oleh banyak ahli data karena cepat dan mudah dijelaskan. Namun, model ini mengalami banyak masalah overfitting. Itulah mengapa banyak model dikembangkan dengan decision tree sebagai dasarnya — misalnya, Random Forest.

Random Forest adalah algoritma klasifikasi yang didasarkan pada decision tree. Nama random berasal dari randomisasi yang diperkenalkan dalam algoritma, dan nama forest berasal dari beberapa decision tree yang membangun model tersebut.

Sebelum kita membahas random forest , kita perlu memahami konsep ensemble learning karena model random forest diklasifikasikan sebagai salah satu dari mereka. Ensemble Learning adalah konsep dimana kita menggunakan beberapa algoritma untuk mencapai hasil prediksi dan kinerja yang lebih baik. Misalnya, kita menggunakan beberapa algoritma decision tree untuk membangun model random forest.

Tepatnya, random forest diklasifikasikan sebagai bootstrapping aggregating (bagging) ensemble. Apa itu bagging, dan bagaimana model bekerja? Pertama, kita perlu memahami konsep bootstrap dalam statistik. Bootstrap adalah metode untuk pengambilan sampel acak dengan penggantian; dengan kata lain, kita membuat dataset baru dari dataset yang sama dengan pengulangan. Perhatikan gambar di bawah ini untuk memahami bootstrap.

Gambar 6. Contoh Bootstraping

Gambar di atas menunjukkan bagaimana bootstrap bekerja. Kita memperlakukan data asli sebagai kolam, mengambil sampel ulang data dari sana, dan setiap dataset yang di-bootstrap bisa berisi nilai yang sama. Contoh di atas menunjukkan dua data yang di-bootstrap dengan tiga sampel untuk setiap dataset.

Kita akan menggunakan beberapa decision tree yang secara eksplisit dilatih dengan data yang di-bootstrapped dalam model random forest. Untuk setiap decision tree yang kita gunakan, kita melatih pada data bootstrap yang berbeda. Jadi, jika kita memiliki 100 decision tree dalam random forest, kita akan melatih 100 decision tree dalam 100 data bootstrap yang berbeda.

Kita menggunakan metode bootstrap untuk memperkenalkan ke-random-an ke dalam model dan menghindari overfitting karena data bootstrap akan memiliki estimasi distribusi yang serupa dengan data asli tetapi berbeda. Proses ini akan memastikan terjadinya generalisasi.

Selain itu, untuk menghindari overfitting lebih lanjut, algoritma random forest dapat mengurangi jumlah fitur yang akan dipertimbangkan saat membuat data bootstrap.

Seringkali, ini adalah akar kuadrat total fitur dari data asli; jadi jika data asli kita memiliki empat fitur, kita akan menggunakan dua fitur dalam data bootstrap kita. Pemilihan fitur juga dilakukan secara acak untuk menghindari overfitting lebih lanjut.

Pada akhirnya, setiap decision tree akan memiliki output probabilitas. Output dari random forest akan menjadi rata-rata dari setiap decision tree. Gambar di bawah ini merangkum algoritma random forest.

Gambar 6. Algoritma Random Forest secara umum

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes ( Bayes Theorem). Berbeda dengan frequentist theorem, di mana probabilitas suatu peristiwa didasarkan pada data saat ini, Teorema Bayes akan memperbarui probabilitas berdasarkan probabilitas sebelumnya (prior probability).

Sebagai contoh, kita mengasumsikan bahwa probabilitas hujan adalah 50% ketika cuaca cerah, tetapi setiap hari kita memperbarui probabilitas dengan setiap informasi yang tersedia. Probabilitas Teorema Bayes dapat dijelaskan dalam gambar berikut.

Gambar 7. Persamaan Theorema Bayes

Gambar di atas menunjukkan Teorema Bayes di mana:

P(A|B) adalah probabilitas posterior (Probabilitas peristiwa A terjadi jika B benar)

P(B|A) adalah probabilitas peristiwa B terjadi jika A benar. Kita juga bisa mengatakan ini adalah peluang (likelihood) A akan terjadi jika B tetap.

P(A) dan P(B) adalah prior probabilities; tanpa syarat apapun atau bila tidak ada bukti, seberapa besar kemungkinan terjadinya peristiwa A atau B.

Sehubungan dengan dataset, kita dapat menyatakan persamaan awal Naive Bayes seperti gambar di bawah.

Gambar 8. persamaan awal Naive Bayes

Mari kita ambil contoh dari dataset sebelumnya dan katakanlah X = (Width = 15, Weight = 100, Color = Red) dan y = Apple. Jadi kita bisa menyatakan bahwa pengklasifikasi Naive Bayes P(y|X) adalah probabilitas Apple diberikan Width = 15, Weight = 100, dan Color = Red. Untuk menghitung probabilitas, biasanya algoritma Naive Bayes memerlukan data kontinu untuk diskritisasi atau menggunakan estimasi densitas probabilitas. Tetapi untuk contoh kali ini, mari kita anggap mereka adalah kategorikal.

Jika kita masukkan semua informasi dari data kita ke dalam algoritma Naive Bayes, maka akan seperti gambar di bawah ini.

Gambar 9. Perhitungan Apel dengan Naive Bayes

Kita memasukkan informasi pada data yang kita miliki. Untuk P(Apple) atau prior adalah kemunculan label Apple dibandingkan dengan semua data yang ada, yaitu 3/5. Sebagai contoh, likelihood dari P(Width = 15 | Apple) hanya muncul dalam 1 data dari semua 3 data dengan label Apple.

Kita juga dapat menghitung probabilitas invers (Not Apple, diberikan data) dengan persamaan dan hasil berikut.

Gambar 10. Perhitungan Bukan Apel dengan Naive Bayes

Jika kita menggunakan hasil di atas, probabilitas Apple lebih tinggi daripada Not Apple, artinya data akan menghasilkan Apple. Biasanya, probabilitas akan dinormalisasi untuk kedua kasus, sehingga kita selalu memiliki total probabilitas sebesar 1 dengan persamaan berikut.

Gambar 11. Perhitungan Naive Bayes yang sudah dinormalisasi

Naive Bayes sering digunakan karena kemudahan dan kesederhanaan algoritmanya. Waktu pelatihan juga cukup cepat dibandingkan dengan algoritma yang lain. Model ini populer pada use-case NLP karena berfungsi baik dalam banyak kasus NLP, seperti analisis sentimen, sentiment analysis, spam filtering, dan lain sebagainya.

Algoritma Klasifikasi pada Machine Learning

Kita telah memahami dasar untuk setiap sistem machine learning dan bagaimana masalah yang berbeda memerlukan algoritma yang berbeda. Secara umum, sebagian besar masalah di industri adalah masalah klasifikasi, sehingga akan berguna bagi kita untuk memahami lebih lanjut tentang algoritma klasifikasi.

Mari kita pahami tujuh algoritma klasifikasi yang paling sering digunakan dan kapan masing-masing algoritma bisa digunakan.

Intip Modul DQLab Tentang Algoritma Machine Learning Disini, Yuk!

Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

%PDF-1.7 %µµµµ 1 0 obj <>/Metadata 836 0 R/ViewerPreferences 837 0 R>> endobj 2 0 obj <> endobj 3 0 obj <>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/Annots[ 13 0 R 14 0 R 15 0 R] /MediaBox[ 0 0 595.32 841.92] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>> endobj 4 0 obj <> stream xœ½][s䶱~ߪý󒪙”‡"@ $S©Tv½vöboœìæäÁÉW¢¤YÍŒ µŽþýA7.¼ � —-K$H~h4ú†FãäÕm·9oN»ÅÿxòªëšÓËölñëÉç뛟|¾¿iO~i.6û¦Û\ïO>Ý}éàÒÛ¶9koÿô§Åë7ß/þóòEžåðOU•d‘/xͳ‚.*F²š.nÛ—/þùûÅþå‹×Ÿ_¾8ù‘,ꬋÏç/_@ã|AÏHÎUÎ2ÊŸw²Ù_>•‹‹ƒ|óâÿªô_yùâ×åûÕš/ïn÷Íj],·‹Õ¿Ÿß¿|ñƒ|ýß^¾8!<«Gp…þø»U±ÜŸ_¯ÖÕò¶ í)À¸œ—(B Žë3 AYÓ¬¤ÎçþOvW,·w«5[îàG;; Bä¥Ð÷Åì_£†8ð¹ù;GËŒ‰Ðç>"u³U�àÃŒe‚†>Læÿ\�‰`?ç里BŸ{/'êLÐ=üØÌþqQeÕÿ°¯%ÉhàsùnÙúô×%ÍgÿnE²"8SèüŸ Ê6ûçjIU9ˆnAYÖÊËLTRve\}îü÷s cIzÔsÓ H@C_[Ïþ5–ñ*ôµw I?}Z±åÇ?$Â…°ç˃ T>¿T$(„ÿ7‘_ù»ùë²QHà‡X‰åüÂB°¬¬ß~î€þG¿¦*¤n�™WfbÁ¸È8—ãÆ*;ñþ†ÿ.~øùûÅIÀª}}Ýu×»°aûãõu÷\Ã6<‘‹J²—kÄ]Â8tÝ 0ýNNÚ¯×ðª¬[ø õV³Íà÷/ðûAj´M†VïifØæ~Ê'ïähžY‘|¹=Ùìç_JªLÔ¡þœ¡5üßÕº”ÆÌš.oàïK‰8à9ü¸6p»öô8ÃÙ²ª39»Xá´ÊJÿ×z±Âf·`¹ü¢œj©z9þ–lFfÿÖd^³*+¤bè'vY×Þ¹½8ùtÓìabÿüý»7‹üä§f±X¶ûõ?>­žë“ê|$ËŠ\ŽkÉŠ¬tûü0o{ûeU-q:îϤõ¾Q°^^À/êúbEÈòú©R«]Èÿp’ßʱy·“—°éqCVxz@+y©uág T‰’K‹½E¸?açL×nM¯T“‹ã±ú¨]Ô"#A¬7ë™ùe~ŒÖ ø°]�\eR˯o”$Ócxe@äýM"t’>Œ†ÐM¾ç›&$Ñ4¡\’­X”ÒÕžŸžìï “_>ê £Þ÷EÞèîìäIÀ`Ò]#$„3‚€4é=Ô’€àDTÏVh`ç›õ�ïž ÌU£”g‚/D]K÷À#=Øòî°BK…È Ñ€!Ò¡ý²—· ÿ?6׸�{tóu„ÍÒ&áˆÀ¹4J%�séã=ñÁâ©`•Y]`ýþqX"Í°;J�80ìßÁPâà~º“ÃüUC077joo1@ˆjc¹B1Èþñn•‰¨-ýÎ*Dmú8¬*µë*£EˆÚ“¿NÇR(‰ªô�+FÛä3à¢î0Ò¼ D”µOŠGLfBfæJË\ ÁJ–²7®±ÝY÷.†‚4Pé®0úCÑâ¿‘>‚í`.³ÁÔÿÇm¾á<5~«Œ9Ë»þ‡­^ƒ1´‡6Í~~j°Y³ÿP]zg=Ö±Wˆß—Žù•rf§Õ*ÐC+Fs0 ´ŠÄ9TšoË^ºM¾iÐF ›C©y�Õ/BÀÖÀæPk>`œfU�bŠá6ÛiÐÑ‹p åCXr” ¼3A ¥\›®_ÞÀ€‹�·Yú³´Î‚a£Ç»9‡Æót³(«¬DýçPy>`ÁÉþl`t�Ôż€ ç ›Gç9ʘÔ'»Fã%¨¢‰t‘”¥F|Îòg˜*í¨!œ:×ðc{½*ÁõäËÍâ4À«OW„ÕDö¿T„4•",š©~‚Æ°`*EÈ•·Rä>ŒP„4•"äÊ{ö‹P„4™"¬³

Ket. foto: Ilustrasi - Machine learning. Shutterstock.

Algoritma dalam machine learning adalah sekumpulan aturan yang digunakan oleh sistem machine learning untuk mengambil keputusan atau membuat prediksi. Algoritma dalam machine learning dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Supervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data latihan yang sudah ditandai dengan label atau target yang diinginkan. Sedangkan unsupervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan struktur atau pola dalam data yang tidak dikenal sebelumnya. Ada berbagai jenis algoritma machine learning yang digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti algoritma regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning.

Algoritma adalah sekumpulan aturan yang digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah atau untuk mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat didefinisikan sebagai serangkaian langkah-langkah yang harus diikuti secara sistematis dan logis untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat digambarkan dalam bentuk flowchart, pseudocode, atau bahasa pemrograman. Algoritma dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti matematika, komputer, pengambilan keputusan, dan lainnya. Dalam bidang komputer, algoritma digunakan dalam pemrograman untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks.

Baca Juga: Pentingnya Sentiment Analysis dalam Annual Report