20 Algoritma, Metode, dan Teknik AI dan Pembelajaran Mesin Terbaik

Ketika saya mulai bekerja dengan masalah pembelajaran mesin, maka saya merasa panik algoritma mana yang harus saya gunakan? Atau yang mana yang mudah diterapkan?? Jika Anda seperti saya, maka artikel ini mungkin membantu Anda mengetahui tentang kecerdasan buatan dan algoritma, metode, atau teknik pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah yang tidak terduga atau bahkan diharapkan.

Pembelajaran mesin adalah teknik AI yang sangat kuat yang dapat melakukan tugas secara efektif tanpa menggunakan instruksi eksplisit apa pun. Model ML dapat belajar dari data dan pengalamannya. Aplikasi pembelajaran mesin otomatis, tangguh, dan dinamis. Beberapa algoritma dikembangkan untuk mengatasi sifat dinamis dari masalah kehidupan nyata ini. Secara garis besar, ada tiga jenis algoritma pembelajaran mesin seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Algoritma AI & Pembelajaran Mesin Terbaik

Memilih teknik atau metode pembelajaran mesin yang sesuai adalah salah satu tugas utama untuk mengembangkan kecerdasan buatan atau proyek pembelajaran mesin. Karena ada beberapa algoritma yang tersedia, dan semuanya memiliki manfaat dan kegunaannya masing-masing. Di bawah ini kami menceritakan 20 algoritme pembelajaran mesin untuk pemula dan profesional. Jadi, mari kita lihat.

1. Naif Bayes

Pengklasifikasi Naïve Bayes adalah pengklasifikasi probabilistik berdasarkan teorema Bayes, dengan asumsi independensi antara fitur. Fitur-fitur ini berbeda dari aplikasi ke aplikasi. Ini adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang nyaman bagi pemula untuk berlatih.

Naïve Bayes adalah model probabilitas bersyarat. Diberikan contoh masalah untuk diklasifikasikan, diwakili oleh vektor x = (xsaya … xtidak) mewakili beberapa n fitur (variabel independen), ia menetapkan probabilitas instans saat ini untuk setiap K hasil potensial:

Masalah dengan rumusan di atas adalah jika jumlah fitur n signifikan atau jika suatu elemen dapat mengambil sejumlah besar nilai, maka mendasarkan model seperti itu pada tabel probabilitas adalah tidak layak. Oleh karena itu, kami mengembangkan kembali model tersebut agar lebih mudah dikendalikan. Menggunakan teorema Bayes, probabilitas bersyarat dapat ditulis sebagai:,

Menggunakan terminologi probabilitas Bayesian, persamaan di atas dapat ditulis sebagai:

Algoritma kecerdasan buatan ini digunakan dalam klasifikasi teks, yaitu.e., analisis sentimen, kategorisasi dokumen, pemfilteran spam, dan klasifikasi berita. Teknik pembelajaran mesin ini berkinerja baik jika data input dikategorikan ke dalam grup yang telah ditentukan. Juga, ini membutuhkan lebih sedikit data daripada regresi logistik. Ini mengungguli di berbagai domain.

2. Mendukung Mesin Vektor

Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin terawasi yang paling banyak digunakan di bidang klasifikasi teks. Metode ini juga digunakan untuk regresi. Itu juga dapat disebut sebagai Jaringan Vektor Dukungan. Cortes & Vapnik mengembangkan metode ini untuk klasifikasi biner. Model pembelajaran terawasi adalah pendekatan pembelajaran mesin yang menyimpulkan output dari data pelatihan berlabel.

Mesin vektor pendukung membangun hyperplane atau set hyperplanes di area dimensi yang sangat tinggi atau tak terbatas. Ini menghitung permukaan pemisahan linier dengan margin maksimum untuk set pelatihan yang diberikan.

Hanya sebagian dari vektor input yang akan mempengaruhi pilihan margin (dilingkari pada gambar); vektor semacam itu disebut vektor pendukung. Ketika permukaan pemisahan linier tidak ada, misalnya, dengan adanya data yang bising, algoritma SVM dengan variabel slack sesuai. Pengklasifikasi ini mencoba untuk mempartisi ruang data dengan menggunakan penggambaran linier atau non-linier antara kelas yang berbeda.

SVM telah banyak digunakan dalam masalah klasifikasi pola dan regresi nonlinier. Juga, ini adalah salah satu teknik terbaik untuk melakukan kategorisasi teks otomatis. Hal terbaik tentang algoritme ini adalah ia tidak membuat asumsi yang kuat tentang data.

Untuk mengimplementasikan Support Vector Machine: Data Science Library dengan Python- SciKit Learn, PyML, SVM^Struktur Python, LIBSVM, dan Perpustakaan Ilmu data di R- Klar, e1071.

3. Regresi linier

Regresi linier adalah pendekatan langsung yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Jika ada satu variabel bebas, maka disebut regresi linier sederhana. Jika lebih dari satu variabel independen tersedia, maka ini disebut regresi linier berganda.

Rumus ini digunakan untuk memperkirakan nilai nyata seperti harga rumah, jumlah panggilan, total penjualan berdasarkan variabel kontinu. Di sini, hubungan antara variabel independen dan dependen ditetapkan dengan memasang garis terbaik. Garis yang paling cocok ini dikenal sebagai garis regresi dan diwakili oleh persamaan linier

Y= a *X + b.

sini,

Y - variabel terikat
a - kemiringan
X - variabel bebas
b - mencegat

Metode pembelajaran mesin ini mudah digunakan. Ini dieksekusi dengan cepat. Ini dapat digunakan dalam bisnis untuk peramalan penjualan. Ini juga dapat digunakan dalam penilaian risiko risk.

4. Regresi logistik

Berikut adalah algoritma pembelajaran mesin lainnya - Regresi logistik atau regresi logit yang digunakan untuk memperkirakan nilai diskrit (Nilai biner seperti 0/1, ya/tidak, benar/salah) berdasarkan serangkaian variabel independen yang diberikan. Tugas dari algoritma ini adalah untuk memprediksi probabilitas suatu insiden dengan menyesuaikan data ke fungsi logit. Nilai outputnya terletak antara 0 dan 1.

Rumusnya dapat digunakan di berbagai bidang seperti pembelajaran mesin, disiplin ilmu, dan bidang medis. Ini dapat digunakan untuk memprediksi bahaya terjadinya penyakit tertentu berdasarkan karakteristik pasien yang diamati. Regresi logistik dapat digunakan untuk prediksi keinginan pelanggan untuk membeli suatu produk. Teknik pembelajaran mesin ini digunakan dalam peramalan cuaca untuk memprediksi kemungkinan hujan.

Regresi logistik dapat dibagi menjadi tiga jenis: -

Regresi Logistik Biner
Regresi Logistik Multi-nominal
Regresi Logistik Ordinal

Regresi logistik tidak terlalu rumit. Juga, itu kuat. Itu dapat menangani efek non-linear. Namun, jika data pelatihan jarang dan berdimensi tinggi, algoritme ML ini mungkin terlalu cocok. Itu tidak dapat memprediksi hasil yang berkelanjutan.

5. K-Tetangga-Terdekat (KNN)

K-nearest-neighbor (kNN) adalah pendekatan statistik yang terkenal untuk klasifikasi dan telah dipelajari secara luas selama bertahun-tahun, dan telah diterapkan lebih awal untuk tugas kategorisasi. Ini bertindak sebagai metodologi non-parametrik untuk masalah klasifikasi dan regresi.

Metode AI dan ML ini cukup sederhana. Ini menentukan kategori dokumen uji t berdasarkan pemungutan suara dari sekumpulan k dokumen yang terdekat dengan t dalam hal jarak, biasanya jarak Euclidean. Aturan keputusan penting yang diberikan dokumen pengujian t untuk pengklasifikasi kNN adalah:

Dimana y (xi,c ) adalah fungsi klasifikasi biner untuk dokumen pelatihan xi (yang mengembalikan nilai 1 jika xi dilabeli dengan c, atau 0 sebaliknya), aturan ini memberi label dengan t dengan kategori yang diberikan suara terbanyak di k -lingkungan terdekat.

Kita dapat memetakan KNN ke kehidupan nyata kita. Misalnya, jika Anda ingin mengetahui beberapa orang, yang tidak Anda ketahui informasinya, Anda mungkin lebih suka memutuskan tentang teman dekatnya dan lingkaran tempat dia bergerak dan mendapatkan akses ke informasinya. Algoritma ini secara komputasi mahal.

6. K-berarti

k-means clustering adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan yang dapat diakses untuk analisis cluster dalam penambangan data. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk membagi n observasi menjadi k cluster dimana setiap observasi merupakan mean terdekat dari cluster tersebut. Algoritma ini digunakan dalam segmentasi pasar, visi komputer, dan astronomi di antara banyak domain lainnya many.

7. Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah alat pendukung keputusan yang menggunakan representasi grafis, yaitu.e., grafik seperti pohon atau model keputusan. Ini biasanya digunakan dalam analisis keputusan dan juga alat populer dalam pembelajaran mesin machine. Pohon keputusan digunakan dalam riset operasi dan manajemen operasi.

Ini memiliki struktur seperti diagram alur di mana setiap simpul internal mewakili 'pengujian' pada atribut, setiap cabang mewakili hasil pengujian, dan setiap simpul daun mewakili label kelas. Rute dari akar ke daun dikenal sebagai aturan klasifikasi. Ini terdiri dari tiga jenis node:

Node keputusan: biasanya diwakili oleh kotak,
Node peluang: biasanya diwakili oleh lingkaran,
Node akhir: biasanya diwakili oleh segitiga.

Pohon keputusan mudah dipahami dan diinterpretasikan. Ini menggunakan model kotak putih. Juga, dapat digabungkan dengan teknik keputusan lainnya other.

8. Hutan Acak

Hutan acak adalah teknik populer pembelajaran ensemble yang beroperasi dengan membangun banyak pohon keputusan pada waktu pelatihan dan menghasilkan kategori yang merupakan mode kategori (klasifikasi) atau prediksi rata-rata (regresi) dari setiap pohon.

Waktu proses algoritma pembelajaran mesin ini cepat, dan dapat bekerja dengan data yang tidak seimbang dan hilang. Namun, ketika kami menggunakannya untuk regresi, itu tidak dapat memprediksi di luar rentang dalam data pelatihan, dan mungkin terlalu sesuai dengan data.

9. GEROBAK

Classification and Regression Tree (CART) adalah salah satu jenis pohon keputusan. Sebuah Pohon Keputusan bekerja sebagai pendekatan partisi rekursif dan CART membagi setiap node input menjadi dua node anak. Pada setiap level pohon keputusan, algoritme mengidentifikasi suatu kondisi - variabel dan level mana yang akan digunakan untuk membagi node input menjadi dua node anak.

Langkah-langkah algoritma CART diberikan di bawah ini:

Ambil data Masukan
Perpisahan terbaik
Variabel Terbaik
Pisahkan data input menjadi node kiri dan kanan
Lanjutkan langkah 2-4
Pemangkasan Pohon Keputusan

10. Algoritma Pembelajaran Mesin Apriori

Algoritma Apriori adalah algoritma kategorisasi. Teknik pembelajaran mesin ini digunakan untuk menyortir data dalam jumlah besar. Ini juga dapat digunakan untuk menindaklanjuti bagaimana hubungan berkembang, dan kategori dibangun. Algoritma ini adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan yang menghasilkan aturan asosiasi dari kumpulan data yang diberikan.

Algoritma Pembelajaran Mesin Apriori berfungsi sebagai:

Jika set item sering terjadi, maka semua subset dari set item juga sering terjadi.
Jika set item jarang terjadi, maka semua superset dari set item juga jarang terjadi.

Algoritme ML ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti untuk mendeteksi reaksi obat yang merugikan, untuk analisis keranjang pasar, dan aplikasi pelengkapan otomatis. Sangat mudah untuk diimplementasikan.

11. Analisis Komponen Utama (PCA)

Analisis komponen utama (PCA) adalah algoritma tanpa pengawasan. Fitur baru bersifat ortogonal, artinya tidak berkorelasi. Sebelum melakukan PCA, Anda harus selalu menormalkan dataset Anda karena transformasi bergantung pada skala. Jika tidak, fitur yang berada pada skala paling signifikan akan mendominasi komponen utama baru.

PCA adalah teknik serbaguna. Algoritma ini mudah dan sederhana untuk diterapkan. Ini dapat digunakan dalam pemrosesan gambar image.

12. CatBoost

CatBoost adalah algoritme pembelajaran mesin sumber terbuka yang berasal dari Yandex. Nama 'CatBoost' berasal dari dua kata 'Kategori' dan 'Meningkatkan.' Ini dapat digabungkan dengan kerangka kerja pembelajaran yang mendalam, yaitu.e., TensorFlow Google dan Core ML Apple. CatBoost dapat bekerja dengan banyak tipe data untuk memecahkan beberapa masalah.

13. Dikotomiser 3 (ID3) berulang

Iterative Dichotomiser 3(ID3) adalah aturan algoritme pembelajaran pohon keputusan yang disajikan oleh Ross Quinlan yang digunakan untuk memasok pohon keputusan dari kumpulan data. Ini adalah prekursor untuk C4.5 program algoritmik dan digunakan dalam pembelajaran mesin dan domain proses komunikasi linguistik.

ID3 mungkin overfit ke data pelatihan. Aturan algoritmik ini lebih sulit digunakan pada data berkelanjutan. Itu tidak menjamin solusi yang optimal.

14. Pengelompokan Hirarkis

Pengelompokan hierarkis adalah cara analisis klaster. Dalam pengelompokan hierarkis, pohon klaster (dendrogram) dikembangkan untuk menggambarkan data. Dalam pengelompokan hierarkis, setiap grup (simpul) terhubung ke dua atau lebih grup penerus. Setiap node dalam pohon cluster berisi data yang serupa. Grup node pada grafik di sebelah node serupa lainnya.

algoritma

Metode pembelajaran mesin ini dapat dibagi menjadi dua model - bawah ke atas atau Perintahkan ke bawah:

Bawah-atas (Hierarchical Agglomerative Clustering, HAC)

Di awal teknik pembelajaran mesin ini, ambil setiap dokumen sebagai satu kluster.
Di cluster baru, gabungkan dua item sekaligus. Bagaimana penggabungan gabungan melibatkan kalkulatif perbedaan antara setiap pasangan yang tergabung dan oleh karena itu sampel alternatif. Ada banyak pilihan untuk melakukan ini. Beberapa dari mereka adalah:

Sebuah. Tautan lengkap: Kesamaan pasangan terjauh. Salah satu batasannya adalah bahwa outlier dapat menyebabkan penggabungan grup dekat lebih lambat dari yang optimal.

b. Tautan tunggal: Kesamaan pasangan terdekat. Ini dapat menyebabkan penggabungan prematur, meskipun kelompok-kelompok itu sangat berbeda.

c. Rata-rata grup: kesamaan antar kelompok.

d. Kesamaan pusat: setiap iterasi menggabungkan cluster dengan titik pusat paling mirip.

Sampai semua item bergabung menjadi satu cluster, proses pairing berlangsung.

Top down (Pengelompokan Divisive)

Data dimulai dengan cluster gabungan.
Cluster terbagi menjadi dua bagian yang berbeda, menurut beberapa tingkat kesamaan.
Cluster dibagi menjadi dua lagi dan lagi sampai cluster hanya berisi satu titik data.

15. Propagasi Kembali

Back-propagation adalah algoritma pembelajaran yang diawasi. Algoritma ML ini berasal dari area ANN (Artificial Neural Networks). Jaringan ini adalah jaringan feed-forward multilayer. Teknik ini bertujuan untuk merancang fungsi yang diberikan dengan memodifikasi bobot internal sinyal input untuk menghasilkan sinyal output yang diinginkan. Ini dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi.

Algoritma back-propagation memiliki beberapa keunggulan, yaitu:.e., mudah diimplementasikan. Rumus matematika yang digunakan dalam algoritme dapat diterapkan ke jaringan apa pun. Waktu komputasi dapat dikurangi jika bobotnya kecil.

Algoritma back-propagation memiliki beberapa kelemahan seperti mungkin sensitif terhadap data yang bising dan outlier. Ini adalah pendekatan berbasis matriks sepenuhnya. Performa aktual dari algoritma ini sepenuhnya bergantung pada data input. Outputnya mungkin non-numerik.

16. AdaBoost

AdaBoost berarti Peningkatan Adaptif, metode pembelajaran mesin yang diwakili oleh Yoav Freund dan Robert Schapire. Ini adalah meta-algoritma dan dapat diintegrasikan dengan algoritma pembelajaran lainnya untuk meningkatkan kinerjanya enhance. Algoritma ini cepat dan mudah digunakan. Ini bekerja dengan baik dengan kumpulan data besar.

17. Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah seperangkat teknik yang terinspirasi oleh mekanisme otak manusia. Dua pembelajaran mendalam utama, yaitu.e., Convolution Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN) digunakan dalam klasifikasi teks. Algoritme pembelajaran mendalam seperti Word2Vec atau GloVe juga digunakan untuk mendapatkan representasi vektor peringkat tinggi dari kata-kata dan meningkatkan akurasi pengklasifikasi yang dilatih dengan algoritme pembelajaran mesin tradisional.

Metode pembelajaran mesin ini membutuhkan banyak sampel pelatihan daripada algoritme pembelajaran mesin tradisional.e., minimal jutaan contoh berlabel. Di sisi lain, teknik pembelajaran mesin tradisional mencapai ambang batas yang tepat di mana menambahkan lebih banyak sampel pelatihan tidak meningkatkan akurasinya secara keseluruhan. Pengklasifikasi pembelajaran mendalam mengungguli hasil yang lebih baik dengan lebih banyak data.

18. Algoritma Peningkatan Gradien

Peningkatan gradien adalah metode pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Ini adalah salah satu cara paling ampuh untuk mengembangkan model prediktif. Algoritma peningkatan gradien memiliki tiga elemen:

Fungsi Rugi
Pembelajar yang Lemah
Model Aditif

19. Jaringan Hopfield

Jaringan Hopfield adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan berulang yang diberikan oleh John Hopfield pada tahun 1982. Jaringan ini bertujuan untuk menyimpan satu atau lebih pola dan untuk mengingat pola penuh berdasarkan input parsial. Dalam jaringan Hopfield, semua node adalah input dan output dan sepenuhnya saling berhubungan.

20. C4.5

C4.5 adalah pohon keputusan yang ditemukan oleh Ross Quinlan. Ini adalah versi upgrade dari ID3. Program algoritmik ini mencakup beberapa kasus dasar:

Semua sampel dalam daftar termasuk dalam kategori yang sama. Itu menciptakan simpul daun untuk pohon keputusan yang mengatakan untuk memutuskan kategori itu.
Ini menciptakan simpul keputusan yang lebih tinggi dari pohon menggunakan nilai yang diharapkan dari kelas.
Ini menciptakan simpul keputusan yang lebih tinggi dari pohon menggunakan nilai yang diharapkan.

Mengakhiri Pikiran

Sangat penting untuk menggunakan algoritme yang tepat berdasarkan data dan domain Anda untuk mengembangkan proyek pembelajaran mesin yang efisien. Juga, memahami perbedaan kritis antara setiap algoritma pembelajaran mesin sangat penting untuk mengatasi 'ketika saya memilih yang mana'.' Seperti, dalam pendekatan pembelajaran mesin, mesin atau perangkat telah belajar melalui algoritma pembelajaran. Saya sangat yakin bahwa artikel ini membantu Anda memahami algoritme. Jika Anda memiliki saran atau pertanyaan, jangan ragu untuk bertanya. Baca terus.