Jika Anda ingin memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, Anda harus mengenal beberapa di antaranya Model Pembelajaran Mesin terbaik. Ada lusinan model pembelajaran mesin, sehingga mungkin sedikit membingungkan saat memilih model pembelajaran mesin untuk sebuah proyek. Dalam postingan ini, kita akan membahas tentang beberapa Model Pembelajaran Mesin terbaik yang dapat Anda gunakan bergantung pada proyek Anda.
pulihkan sesi sebelumnya chrome 2018
Model Pembelajaran Mesin Terbaik yang perlu diketahui
Kami memiliki daftar Model dan algoritme Pembelajaran Mesin untuk proyek, instance, dan skenario berikut.
Model Pembelajaran Mesin untuk perkiraan deret waktu
Dalam analisis data, perkiraan deret waktu bergantung pada berbagai algoritme pembelajaran mesin, yang masing-masing memiliki kelebihannya sendiri. Namun, kita akan membahas dua yang paling sering digunakan.
- Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang: Jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) adalah jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang sangat efektif dalam pembelajaran dari urutan, sehingga cocok untuk data deret waktu. Tidak seperti RNN tradisional, yang berjuang dengan ketergantungan jangka panjang karena masalah gradien yang hilang, LSTM dapat menyimpan informasi dalam jangka waktu yang lama. Hal ini dicapai melalui arsitektur uniknya, yang mencakup gerbang untuk mengelola aliran informasi, memungkinkannya menangkap pola rumit dalam data deret waktu.
- Hutan Randon: Random Forest adalah metode pembelajaran ansambel (di sini dua pelajar atau lebih). Selama pelatihan, ia membangun beberapa pohon keputusan dan kemudian membuat rata-rata prediksinya. Meskipun awalnya tidak dimaksudkan untuk deret waktu, hal ini dapat disesuaikan untuk perkiraan dengan menyertakan variabel tertinggal. Random Forest dapat menangani banyak fitur dan kecil kemungkinannya untuk melakukan overfit, menjadikannya pilihan yang tepat untuk kumpulan data yang kompleks.
Anda dapat mengintegrasikan kedua model ini dan beberapa model lainnya, seperti VAR, ARIRA, dan Model Nabi, untuk mencapai hasil terbaik.
Model Pembelajaran Mesin untuk Prediksi Saham
Stok bersifat acak, namun pada saat yang sama, keacakan ini juga memiliki pola. Jika proyek Anda bertujuan untuk membuat prediksi stok, sebaiknya gunakan salah satu atau kedua model yang disebutkan di bawah.
- Pohon Keputusan: Pohon keputusan adalah sejenis diagram alur yang membantu dalam pengambilan keputusan atau prediksi. Ia memiliki simpul untuk keputusan atau pengujian terhadap atribut, cabang untuk hasil dari keputusan tersebut, dan simpul daun untuk hasil akhir atau prediksi. Setiap node internal mewakili pengujian pada suatu atribut, setiap cabang mewakili hasil pengujian, dan setiap node daun mewakili label kelas atau nilai kontinu.
- Jaringan Syaraf: Jaringan saraf adalah model komputer yang meniru fungsi rumit otak manusia. Mereka terdiri dari node atau neuron yang saling berhubungan yang memproses dan belajar dari data. Hal ini memungkinkan tugas-tugas seperti pengenalan pola dan pengambilan keputusan dalam pembelajaran mesin. Jika Anda melatih mereka dengan baik, mereka bisa berfungsi sebagai ahli saham.
Namun, Anda harus ingat bahwa mengetahui pola stok bisa sangat rumit, jadi seseorang tidak boleh terlalu bergantung pada model ini dan menggunakan model lain, seperti Randon Forest dan LSTM.
Model Pembelajaran Mesin untuk Klasifikasi Multikelas
Sekarang, mari kita bahas salah satu tugas pembelajaran mesin yang paling umum: klasifikasi multikelas. Di sini, tugas kita adalah merancang model yang, dengan bantuan data sebelumnya, dapat melihat suatu informasi dan mengklasifikasikannya. Model tersebut menganalisis kumpulan data pelatihan untuk menemukan pola unik untuk setiap kelas. Ia kemudian menggunakan pola-pola ini untuk memprediksi kategori data masa depan. Dua algoritma dan model yang paling umum disebutkan di bawah ini.
- Mesin Vektor Dukungan (SVM): Support Vector Machine (SVM) adalah alat pembelajaran mesin canggih yang digunakan untuk mengklasifikasikan informasi, mendeteksi outlier, dan membuat prediksi. Ini dapat menangani tugas-tugas sederhana dan kompleks, seperti mengidentifikasi spam, menganalisis gen, atau mengenali wajah dalam gambar. SVM pandai bekerja dengan banyak informasi dan menemukan pola, sehingga berguna di banyak bidang berbeda. Berdasarkan semua fasilitas yang disediakannya, dapat digunakan untuk memantau data dan mengklasifikasikannya.
- Bayes Naif: Algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan masalah dengan lebih dari dua kelas. Ini mencakup Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, dan Gaussian Naive Bayes. Pengklasifikasi Naive Bayes adalah sekelompok algoritma klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes. Algoritma tersebut bukan hanya satu algoritme, melainkan sekumpulan algoritme yang semuanya mengikuti prinsip yang sama: setiap pasangan fitur yang diklasifikasikan tidak bergantung satu sama lain .
Anda juga dapat menggunakan Neural Network (detailnya disebutkan di atas) untuk fitur ini.
Model Pembelajaran Mesin untuk Regresi
Regresi digunakan untuk memprediksi nilai kontinu, salah satu fitur yang paling dibutuhkan. Itulah sebabnya ada berbagai algoritma yang berperan di sini. Dua hal berikut ini adalah hal yang harus Anda mulai.
- Regresi Linier: Regresi linier adalah algoritma yang banyak digunakan dalam pembelajaran mesin. Ini melibatkan pemilihan variabel kunci dari kumpulan data untuk memprediksi variabel keluaran, seperti nilai masa depan. Algoritme ini cocok untuk kasus dengan label berkelanjutan, seperti memprediksi jumlah penerbangan harian dari bandara. Representasi dari regresi linier adalah y = kapak + b .
- Regresi Punggungan: Ridge Regression adalah algoritma ML populer lainnya. Itu menggunakan rumus kamu = Xβ + ϵ. Dalam hal ini, 'y' mewakili Tidak*1 vektor observasi untuk variabel dependen, sedangkan 'X' adalah matriks regresi. Koefisien regresi dilambangkan dengan 'β', yang merupakan vektor N*1, dan 'ϵ' adalah vektor kesalahan.
Ada teknik regresi lain yang bisa Anda gunakan seperti Regresi Jaringan Syaraf Tiruan, Regresi Lasso, Random Forest, Regresi Pohon Keputusan, SVM, Regresi Polinomial, Regresi Gaussian, dan Model KNN.
Model Pembelajaran Mesin untuk Kumpulan Data Kecil
Jika Anda berurusan dengan kumpulan data kecil, ada beberapa model ML yang dapat Anda gunakan.
- Jaring elastis: Elastic Net adalah teknik yang menggabungkan metode regresi Lasso (L1) dan Ridge (L2) untuk menangani skenario dengan beberapa fitur yang berkorelasi. Ini mencapai keseimbangan antara ketersebaran Lasso dan regularisasi Ridge. Alasan mengapa Elastic Net digunakan untuk kumpulan data kecil adalah karena lebih baik jika berhadapan dengan prediktor yang berkorelasi tinggi. Selain itu, karena model ini menggabungkan regularisasi L1 dan L2, model ini dapat mencegah Anda melakukan overfitting dengan lebih efektif dibandingkan model yang hanya menggunakan satu bentuk regularisasi.
- Jaringan Neural Tersembunyi Tunggal: Dalam kasus Jaringan Neural Tersembunyi Tunggal, hanya ada satu lapisan jaringan saraf masukan dan satu keluaran. Kesederhanaannya memudahkan penerapan dan pemahaman data, yang merupakan hal yang kita perlukan saat menangani kumpulan data kecil. Selain itu, memudahkan untuk menggeneralisasi dan menafsirkan informasi.
Berbagai model lain dapat digunakan untuk kumpulan data kecil, seperti analisis diskriminan linier, Analisis Diskriminan Kuadrat, dan model linier umum, yang merupakan beberapa model yang paling berguna.
Model Pembelajaran Mesin untuk Kumpulan Data Besar
Memproses kumpulan data berukuran besar, atau data besar, memiliki potensi menghasilkan wawasan yang berharga namun juga menimbulkan tantangan yang unik. Anda dapat menggunakan salah satu model yang telah kita bahas sebelumnya, kecuali model yang disebutkan untuk kumpulan data kecil dan besar. Namun, masalah terbesar di sini adalah pemrosesan data dalam jumlah besar. Jadi, model dan algoritma yang disebutkan di sini bertujuan untuk memproses data dalam jumlah besar.
- Pemrosesan Batch: Pemrosesan batch adalah teknik di mana kumpulan data besar dibagi menjadi kumpulan data yang lebih kecil (batch atau paket), dan model dilatih pada setiap batch secara bertahap. Metode ini membantu mencegah overfitting, masalah umum pada kumpulan data besar, dan membuat proses pelatihan lebih mudah dikelola.
- Komputasi Terdistribusi: Komputasi terdistribusi berarti menyebarkan data dan tugas ke beberapa mesin atau prosesor untuk mempercepat pelatihan model pembelajaran mesin yang besar dan kompleks. Kerangka kerja seperti Apache Hadoop dan Apache Spark menyediakan platform yang kuat untuk komputasi terdistribusi.
Anda juga dapat menggunakan beberapa model ML lainnya, seperti regresi linier dan jaringan neural, untuk kumpulan data besar.
Membaca: Pemantauan perilaku & Pembelajaran Mesin di balik keberhasilan penyebaran Dofoil
Apa model pembelajaran mesin terbaik?
Berbagai model pembelajaran mesin termasuk Naive Bayes, KNN, Random Forest, Boosting, AdaBoot, Linear Regression, dan banyak lagi. Namun, model yang harus Anda pilih bergantung pada situasi atau proyek yang sedang Anda kerjakan. Kami telah menyebutkan beberapa contoh di atas dan model serta algoritma terbaik untuk digunakan.
Membaca: Penjelasan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam dalam Kecerdasan Buatan
Apa saja 4 model pembelajaran mesin?
Keempat model pembelajaran mesin tersebut adalah model pembelajaran terbimbing, model pembelajaran tanpa pengawasan, model pembelajaran semi-supervisi, dan model pembelajaran penguatan. Masing-masing memiliki kelebihannya masing-masing, jadi sebaiknya digunakan bersama-sama.
Baca Juga: Pembelajaran Mendalam dan Jaringan Syaraf Tiruan.
