Model Algoritma Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)

1. Algoritma Machine Learning

A. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

• Linear Regression: Model untuk regresi yang memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan linear antara variabel input dan output.

• Logistic Regression: Model untuk klasifikasi yang memprediksi probabilitas kejadian suatu kelas (biner).

• Decision Trees: Struktur pohon yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi berdasarkan aturan keputusan dari fitur data.

• Random Forest: Ensemble dari banyak pohon keputusan yang digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi dengan mengurangi overfitting.

• Support Vector Machines (SVM): Algoritma yang mencari hyperplane terbaik yang memisahkan kelas dalam ruang fitur.

• K-Nearest Neighbors (KNN): Algoritma yang mengklasifikasikan titik data berdasarkan mayoritas dari K tetangga terdekat.

• Naive Bayes: Model probabilistik berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur.

• Gradient Boosting Machines (GBM): Teknik boosting yang menggabungkan prediksi dari beberapa model sederhana (seperti pohon keputusan) untuk meningkatkan akurasi.

• AdaBoost: Algoritma boosting yang menyesuaikan berat pada data yang sulit diprediksi, meningkatkan akurasi model.

• Neural Networks (Jaringan Saraf): Model berbasis lapisan neuron yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi.

B. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

• K-Means Clustering: Algoritma yang mengelompokkan data menjadi K cluster berdasarkan jarak terdekat dari centroid.

• Hierarchical Clustering: Algoritma clustering yang membuat hierarki cluster dengan menggabungkan atau memisahkan cluster secara bertahap.

• Principal Component Analysis (PCA): Teknik reduksi dimensi yang mengubah data menjadi komponen utama berdasarkan variasi terbesar.

• Independent Component Analysis (ICA): Teknik reduksi dimensi yang memisahkan sumber-sumber yang independen dari campuran sinyal.

• Association Rules (Aturan Asosiasi): Algoritma untuk menemukan hubungan atau pola dalam data besar, seperti dalam analisis keranjang belanja (market basket analysis).

C. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)

• Q-Learning: Algoritma RL yang belajar kebijakan untuk memilih tindakan terbaik dengan memaksimalkan reward di masa depan.

• Deep Q-Networks (DQN): Variasi dari Q-Learning yang menggunakan jaringan saraf untuk mendekati fungsi nilai.

• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): Algoritma RL yang belajar kebijakan berdasarkan reward saat ini dan langkah berikutnya.

• Policy Gradients: Algoritma RL yang langsung mengoptimalkan kebijakan untuk memaksimalkan reward kumulatif.

2. Algoritma Deep Learning

A. Jaringan Saraf Buatan (Artificial Neural Networks)

• Feedforward Neural Networks (FNN): Jaringan dasar dengan lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output di mana data mengalir hanya ke depan.

• Convolutional Neural Networks (CNN): Jaringan yang dioptimalkan untuk tugas pengenalan gambar dan video, menggunakan lapisan konvolusi untuk mendeteksi fitur spasial.

• Recurrent Neural Networks (RNN): Jaringan yang dirancang untuk memproses data berurutan (seperti teks atau sinyal waktu) dengan memori dari langkah sebelumnya.

• Long Short-Term Memory (LSTM): Variasi RNN yang mengatasi masalah vanishing gradient dengan memperkenalkan memori jangka panjang.

• Gated Recurrent Units (GRU): Jenis lain dari RNN yang menyederhanakan LSTM dengan hasil yang serupa dalam banyak kasus.

• Autoencoders: Jaringan saraf yang digunakan untuk pembelajaran tak terawasi, sering digunakan untuk reduksi dimensi atau deteksi anomali.

• Generative Adversarial Networks (GANs): Model yang terdiri dari dua jaringan (generator dan discriminator) yang saling berhadapan untuk menghasilkan data yang realistis (seperti gambar atau teks sintetis).

• Transformer Networks: Arsitektur yang menggantikan RNN dalam banyak aplikasi NLP, menggunakan perhatian (attention) untuk menangani urutan data dengan lebih efisien.

• Variational Autoencoders (VAE): Generative model yang menggunakan autoencoder dengan distribusi probabilistik untuk menghasilkan data baru.

• Capsule Networks: Jaringan yang berusaha meningkatkan CNN dengan mempertahankan hubungan spasial antara bagian-bagian objek.

Ringkasan:

• Machine Learning: Melibatkan berbagai algoritma untuk tugas-tugas supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.

• Deep Learning: Subset dari machine learning, fokus pada penggunaan jaringan saraf dengan berbagai arsitektur untuk memproses data yang sangat kompleks.

Setiap algoritma memiliki aplikasi tertentu dan digunakan berdasarkan jenis masalah yang dihadapi, data yang tersedia, dan tujuan akhir analisis atau prediksi.

Sumber : ChatGPT