Pembelajaran Penguatan
Algoritma belajar dengan berinteraksi dengan lingkungan, menerima hadiah atau hukuman untuk tindakan yang diambil, dan secara bertahap meningkatkan perilakunya (misalnya, melatih robot untuk berjalan dengan memberikan hadiah ketika mengambil langkah yang benar).
Jenis-Jenis Algoritma Pembelajaran Mesin
Algoritma pembelajaran mesin dikelompokkan menjadi beberapa jenis berdasarkan tipe pembelajaran, teknik optimasi, dan aplikasi umumnya. Berikut adalah tabel perbandingannya:
Tipe Pembelajaran
| Tipe Pembelajaran | Deskripsi |
|---|---|
| Terawasi | Algoritma dilatih menggunakan data berlabel, di mana label menunjukkan keluaran yang diinginkan. |
| Tidak Terawasi | Algoritma dilatih menggunakan data tidak berlabel, tanpa informasi keluaran yang diharapkan. |
| Penguatan | Algoritma belajar melalui interaksi dengan lingkungan, menerima umpan balik dalam bentuk hadiah atau hukuman. |
Teknik Optimasi
| Teknik Optimasi | Deskripsi |
|---|---|
| Turunan Gradien | Algoritma memperbarui parameter model dengan mengikuti gradien kesalahan. |
| Optimasi Metaheuristik | Algoritma menggunakan metode pencarian acak untuk menemukan solusi optimal, seperti algoritma genetika atau koloni semut. |
| Regularisasi | Algoritma menambahkan batasan pada model untuk mencegah overfitting, seperti L1 atau L2 regularisasi. |
Aplikasi Umum
| Aplikasi Umum | Contoh Algoritma |
|---|---|
| Klasifikasi | Naive Bayes, Support Vector Machine, Pohon Keputusan |
| Regresi | Regresi Linier, Regresi Pohon, Regresi Ridge |
| Pengelompokan | K-Means, Hierarki Pengelompokan, Analisis Klaster |
| Deteksi Anomali | Isolation Forest, One-Class SVM, Lokal Pencar Outlier Factor |
Proses Pembelajaran Algoritma Mesin
Proses pembelajaran algoritma mesin melibatkan melatih model pada data untuk memprediksi hasil yang diinginkan. Model ini kemudian dapat digunakan untuk memproses data baru dan membuat keputusan.
