10 Algoritma Machine Learning yang Harus Dipahami Pemula

Daftar Isi

Algoritma machine learning adalah kunci utama dalam menghasilkan model yang berkualitas tinggi untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi, regresi, dan clustering. Bagi pemula, memahami dan menguasai algoritma machine learning dapat menjadi tantangan yang besar, terutama ketika ada banyak opsi yang tersedia. Dalam artikel ini, akan dibahas 10 algoritma machine learning yang harus dipahami pemula.

1. Regresi Linear

Regresi linear adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik dari data berdasarkan hubungan linear antara variabel independen dan dependen. Ini adalah algoritma yang paling umum digunakan dalam machine learning.

2. K-Nearest Neighbors (K-NN)

K-NN adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan keterdekatannya dengan titik data lain dalam ruang fitur. Algoritma ini memprediksi label dari titik data baru dengan menghitung jaraknya ke k titik data terdekat dalam dataset pelatihan.

3. Decision Tree

Decision tree adalah algoritma machine learning yang memecah data menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan nilai fitur tertentu. Algoritma ini dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi.

4. Random Forest

Random forest adalah algoritma machine learning yang menggunakan banyak pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Setiap pohon dihasilkan dari dataset acak yang berbeda dan akhirnya diambil rata-rata prediksi dari semua pohon.

5. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma machine learning yang didasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini digunakan untuk klasifikasi dan prediksi, dan bekerja dengan menghitung probabilitas setiap fitur terhadap setiap kelas, dan kemudian menghitung probabilitas total untuk setiap kelas.

6. Support Vector Machine (SVM)

SVM adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mencari hyperplane yang paling baik memisahkan dua kelas dalam ruang fitur.

7. K-Means Clustering

K-Means Clustering adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan antara titik data. Algoritma ini mencari k titik pusat (centroid) dan membagi data menjadi k cluster.

8. Principal Component Analysis (PCA)

PCA adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk mengurangi dimensi dataset dengan menjaga informasi yang paling penting. Algoritma ini mencari kombinasi linear dari fitur yang menghasilkan variance terbesar di dataset.

9. Gradient Boosting

Gradient Boosting adalah algoritma machine learning yang menggunakan banyak model prediksi yang lemah untuk membuat model prediksi yang kuat. Algoritma ini bekerja dengan memperbaiki kesalahan prediksi setiap model sebelumnya.

10. Neural Network

Neural network adalah algoritma machine learning yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Algoritma ini terdiri dari banyak unit pemrosesan sederhana (neuron) yang terhubung satu sama lain dan dapat melakukan klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola.

Demikianlah 10 algoritma machine learning yang harus dipahami pemula. Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahan sendiri, serta aplikasi yang berbeda-beda. Oleh karena itu, penting untuk memahami setiap algoritma dan memilih yang tepat untuk tugas yang ingin diselesaikan.