Jaringan Sensor Nirkabel (Wireless Sensor Networks/WSN) telah muncul sebagai teknologi revolusioner, yang terdiri dari jaringan sensor khusus yang ditempatkan secara strategis untuk memantau berbagai parameter lingkungan. Sensor-sensor ini, yang tersebar di seluruh ruang, memainkan peran penting dalam mengumpulkan dan mengirimkan data tentang kondisi fisik ke pusat pusat. Dengan kemampuan untuk mengukur faktor-faktor seperti suhu, suara, tingkat polusi, kelembapan, dan angin, WSN menawarkan wawasan yang tak tertandingi tentang lingkungan kita.

Sama seperti jaringan ad hoc nirkabel, WSN mengandalkan konektivitas nirkabel untuk komunikasi tanpa batas dan pembentukan jaringan secara spontan. Hal ini memungkinkan data sensor ditransmisikan secara nirkabel, sehingga memudahkan pemantauan dan analisis secara real-time. Yang membedakan WSN adalah fungsionalitas dua arahnya - tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memungkinkan kontrol atas aktivitas sensor, sehingga meningkatkan kegunaannya di berbagai aplikasi.

Awalnya dimotivasi oleh kebutuhan militer, terutama dalam pengawasan medan perang, WSN telah diadopsi secara luas di sektor industri dan konsumen. Industri memanfaatkan jaringan ini untuk tugas-tugas seperti pemantauan proses, pelacakan kesehatan mesin, dan bahkan manajemen pertanian. Keserbagunaan WSN menjadikannya alat yang sangat diperlukan dalam operasi modern.

Inti dari WSN adalah node-nya, mulai dari hanya beberapa hingga ribuan. Setiap node dilengkapi dengan komponen-komponen penting, termasuk transceiver radio, mikrokontroler, antarmuka sensor, dan sumber daya, biasanya berupa baterai atau sistem pemanenan energi. Meskipun ukurannya kecil, node sensor memiliki fungsionalitas yang luar biasa. Dari ukuran kotak sepatu hingga sekecil butiran debu, node ini hadir dalam berbagai bentuk, untuk memenuhi kebutuhan dan kendala tertentu.

Batasan sumber daya seperti energi, memori, kecepatan komputasi, dan bandwidth komunikasi menentukan desain dan kemampuan node sensor. Topologi WSN dapat sangat bervariasi, dari jaringan bintang sederhana hingga jaringan mesh nirkabel multi-hop yang rumit. Teknik propagasi seperti routing atau flooding semakin meningkatkan efisiensi transmisi data.

Dalam bidang ilmu komputer dan telekomunikasi, WSN mewakili area penelitian yang dinamis, dengan berbagai lokakarya dan konferensi yang didedikasikan untuk memajukan bidang ini. Acara seperti Lokakarya Internasional tentang Sensor Jaringan Tertanam (EmNetS), IPSN, SenSys, MobiCom, dan EWSN berfungsi sebagai platform untuk inovasi dan kolaborasi.

Penyebaran WSN secara luas menggarisbawahi signifikansi mereka, dengan sekitar 120 juta unit jarak jauh yang beroperasi secara global pada tahun 2010. Seiring dengan perkembangan teknologi, kemampuan dan aplikasi WSN diharapkan untuk berkembang lebih jauh, mengantarkan era baru keterhubungan dan pengambilan keputusan berbasis data.

Aplikasi WSN: Pemantauan Area, Kesehatan, dan Lingkungan

• Pemantauan area merupakan aplikasi umum dari jaringan sensor nirkabel (WSN), yang digunakan untuk mendeteksi intrusi musuh atau membatasi wilayah pipa gas atau minyak.
• Pemantauan kesehatan melibatkan berbagai jenis jaringan sensor untuk aplikasi medis, seperti perangkat terpasang di dalam tubuh, perangkat yang dikenakan, dan sistem tertanam di lingkungan sekitar.
• Pemantauan habitat menggunakan WSN untuk memantau spesies dan habitat, mulai dari pulau hingga hutan.
• Pemantauan lingkungan meliputi pemantauan kualitas udara, deteksi kebakaran hutan, deteksi longsor, dan pemantauan kualitas air di berbagai lokasi.
• Pencegahan bencana alam menggunakan WSN untuk memantau perubahan kondisi lingkungan seperti banjir.
• Pemantauan industri mencakup pemantauan kondisi mesin, pengumpulan data, pemantauan kualitas air, dan pemantauan struktur bangunan.
• Penggunaan WSN juga luas dalam pengawasan terhadap ancaman seperti deteksi perangkat nuklir bawah tanah.
• Pemantauan kejadian menggunakan sensor untuk mendeteksi kejadian seperti kecelakaan atau kebakaran dengan cepat.
• WSN juga dapat diterapkan secara efisien dalam rantai pasokan untuk berbagai industri menggunakan elektronik low-power.

Ini adalah aplikasi penting dari WSN yang membuktikan kegunaan dan potensi teknologi ini dalam berbagai bidang.

Karakteristik Utama Jaringan Sensor Nirkabel (WSN) 

Jaringan Sensor Nirkabel (WSN) merupakan teknologi yang menarik perhatian di berbagai bidang, dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan industri. Artikel ini akan membahas karakteristik utama dari WSN yang menjadikannya solusi yang penting dalam dunia teknologi modern.

1. Konsumsi Daya yang Terbatas: Salah satu tantangan utama dalam WSN adalah konsumsi daya yang terbatas, baik dari baterai maupun teknologi penghasil energi. Ini mengharuskan pengembang untuk memperhatikan efisiensi energi dalam desain dan implementasi sensor.

2. Kemampuan Menangani Kegagalan Node: Kehandalan sistem adalah hal krusial dalam WSN. Sistem harus mampu menangani kegagalan node dengan baik agar tidak mengganggu operasi keseluruhan jaringan.

3. Mobilitas Node: Beberapa aplikasi WSN membutuhkan mobilitas node, yang memungkinkan sensor untuk bergerak dalam lingkungan tertentu. Hal ini penting terutama dalam penggunaan jaringan sensor nirkabel di lingkungan yang dinamis.

4. Heterogenitas dan Homogenitas Node: WSN dapat terdiri dari node-node dengan spesifikasi yang berbeda-beda (heterogenitas), atau node dengan spesifikasi serupa (homogenitas), tergantung pada kebutuhan aplikasi.

5. Skalabilitas: WSN harus mampu mengatasi skala implementasi yang besar tanpa mengorbankan kinerja atau efisiensi sistem. Kemampuan untuk melakukan implementasi yang besar adalah salah satu kekuatan utama dari WSN.

6. Ketahanan terhadap Kondisi Lingkungan yang Ekstrim: WSN sering kali digunakan dalam lingkungan yang keras dan berbeda-beda. Oleh karena itu, sensor harus mampu bertahan dan beroperasi di berbagai kondisi lingkungan yang ekstrem.

7. Kemudahan Penggunaan: Desain dan implementasi WSN harus memperhatikan faktor kemudahan penggunaan, sehingga pengguna dapat dengan mudah mengelola dan memanfaatkan jaringan sensor nirkabel.

8. Optimasi Lintas Lapisan: Dalam pengembangan WSN, optimasi lintas lapisan menjadi hal penting untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi jaringan secara keseluruhan.

Dengan karakteristik-karakteristik ini, WSN telah membuktikan dirinya sebagai solusi yang kuat dan canggih dalam berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan infrastruktur industri. Dengan terus berkembangnya teknologi, diharapkan WSN dapat terus memberikan kontribusi yang signifikan dalam memajukan dunia teknologi informasi.

Platform untuk Jaringan Sensor Nirkabel (WSN) 

Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, jaringan sensor nirkabel (WSN) menjadi semakin penting untuk berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan industri. Artikel ini akan menjelaskan platform yang mendukung teknologi WSN dan bagaimana karakteristik-karakteristiknya memengaruhi pengembangan dan implementasi WSN.

1. Perangkat Keras (Hardware) Salah satu tantangan utama dalam pengembangan WSN adalah produksi sensor node yang murah dan kecil. Ada banyak perusahaan kecil yang memproduksi perangkat keras WSN, menciptakan situasi komersial yang mirip dengan komputasi rumahan pada tahun 1970-an. Penggunaan metode komunikasi radio dan akuisisi data yang sangat hemat daya adalah hal yang penting dalam pengembangan perangkat keras WSN.

2. Jaringan Nirkabel (Wireless) Ada beberapa standar dan solusi nirkabel untuk konektivitas sensor node. Thread dan Zigbee dapat menghubungkan sensor pada frekuensi 2,4 GHz dengan data rate 250kbit/s. Selain itu, ada juga solusi yang menggunakan frekuensi yang lebih rendah untuk meningkatkan jangkauan radio. Contohnya adalah Z-wave yang beroperasi pada 915 MHz dan 868 MHz di Uni Eropa. Standar IEEE 802.15.4 menyediakan standar untuk konektivitas perangkat berdaya rendah, yang umumnya digunakan dalam sensor dan smart meter.

3. Perangkat Lunak (Software) Energi merupakan sumber daya terbatas dari node-node WSN, dan hal ini menentukan umur pakai WSN. Oleh karena itu, algoritma dan protokol harus dapat meningkatkan umur pakai WSN, ketahanan sistem terhadap kegagalan, dan kemampuan konfigurasi otomatis. Protokol routing juga penting dalam mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi overhead jaringan.

4. Sistem Operasi (Operating Systems) Sistem operasi untuk node-node WSN umumnya lebih sederhana daripada sistem operasi umum. Sistem operasi seperti TinyOS, LiteOS, dan Contiki dirancang khusus untuk mendukung WSN dengan menggunakan pendekatan pemrograman yang lebih sederhana dan efisien.

5. Platform Manajemen Data Sensor Kolaboratif Online Platform ini memungkinkan pemilik sensor untuk mendaftarkan dan menghubungkan perangkat mereka untuk mengirim data ke basis data online, sementara pengembang dapat menggunakan data tersebut untuk membangun aplikasi mereka sendiri. Ini memfasilitasi kolaborasi online antara pengguna atas beragam kumpulan data, mulai dari data lingkungan hingga data transportasi.

Simulasi Pemodelan

Saat ini, pemodelan dan simulasi berbasis agen adalah satu-satunya paradigma yang memungkinkan simulasi perilaku kompleks di lingkungan sensor nirkabel (seperti kawanan).[49] Simulasi berbasis agen dari jaringan sensor nirkabel dan ad hoc merupakan paradigma yang relatif baru. Pemodelan berbasis agen awalnya didasarkan pada simulasi sosial. Simulator jaringan seperti Opnet, Tetcos NetSim, dan NS dapat digunakan untuk mensimulasikan jaringan sensor nirkabel.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Wireless_sensor_network

Machine learning (ML) atau Pemelajaran Mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang berkaitan dengan pengembangan dan studi algoritme statistik yang dirancang untuk belajar secara mandiri dari data. Algoritme ini kemudian memanfaatkan pembelajaran ini untuk menggeneralisasi dan menangani data baru yang sebelumnya tidak terlihat, sehingga memungkinkan sistem ML untuk melakukan tugas-tugas tertentu tanpa memerlukan instruksi yang telah diprogram secara eksplisit. Dalam beberapa tahun terakhir, jaringan syaraf tiruan generatif telah menunjukkan kinerja yang lebih unggul daripada berbagai pendekatan konvensional di berbagai bidang.

Aplikasi pembelajaran mesin menjangkau berbagai domain, termasuk model bahasa besar (LLM), visi komputer, pengenalan suara, penyaringan email, pertanian, dan kedokteran. Bidang-bidang ini membutuhkan kemampuan untuk menangani tugas-tugas kompleks yang akan menantang dan mahal untuk dikembangkan menggunakan algoritme tradisional. Pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis, yang biasa disebut sebagai analisis prediktif. Meskipun tidak semua algoritme pembelajaran mesin didasarkan pada statistik, statistik komputasi memainkan peran penting dalam bidang ini.

Landasan matematis dari pembelajaran mesin berasal dari metode optimasi matematika. Penambangan data, bidang paralel yang terkait erat, berfokus pada analisis data eksplorasi melalui pembelajaran tanpa pengawasan. Dari perspektif teoretis, kerangka kerja pembelajaran PAC (Probably Approximately Correct) menyediakan model untuk menggambarkan pembelajaran mesin.

Definisi

Mesin yang dimaksud di sini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati kepada ‘sistem’, bukan mesin 'mekanik'. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, dan mengikuti perintah. Pemelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang didapat berdasarkan pada pemelajaran data, atau sebuah studi yang mempelajari cara untuk memprogram sebuah komputer untuk belajar. Inti dari pemelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan bahwa pemelajaran mesin adalah bidang studi yang memberikan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Kemampuan belajar yang menjadi dominan ditentukan oleh kemampuan perangkat lunak atau alogaritmanya. Implementasi kemampuan belajar dapat dicapai dengan berbagai teknik, ada yang menggunakan kaidah (rule), ada yang menggunakan statistika, ada yang menggunakan pendekatan fisiologi yaitu sistem saraf manusia atau disebut dengan ANN (artificial neural network) atau jaringan saraf tiruan. Pemelajaran mesin dapat berfungsi untuk beradaptasi dengan suatu keadaan yang baru, serta untuk mendeteksi dan memperkirakan suatu pola.

Sejarah

Konsep pembelajaran mesin bermula pada akhir tahun 1950-an ketika Arthur Samuel, seorang karyawan IBM, memperkenalkan istilah tersebut dan membentuk dasar bagi bidang yang revolusioner ini. Namun, perjalanan pembelajaran mesin jauh melampaui kontribusi Samuel, berakar dari puluhan tahun ketertarikan manusia dalam memahami proses kognitif.

Pada akhir tahun 1940-an, karya teoritis psikolog Donald Hebb tentang struktur saraf membuka jalan bagi pengembangan neuron buatan dan prinsip-prinsip dasar yang mendasari algoritma kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kolaborator seperti logisian Walter Pitts dan Warren McCulloch memperdalam eksplorasi ini dengan merancang model matematis dari jaringan saraf yang mencerminkan proses berpikir manusia.

Tahun 1960-an menandai titik balik signifikan dengan diciptakannya "mesin pembelajaran" eksperimental seperti Cybertron, yang dirancang oleh Raytheon Company. Sistem-sistem awal ini, dilengkapi dengan memori pita berlubang, meneliti tugas pengenalan pola, membentuk dasar untuk kemajuan di masa depan.

Saat minat dalam pengenalan pola tetap berlanjut ke tahun 1970-an, peneliti seperti Nilsson dan Duda terus menjelajahi potensi pembelajaran mesin, fokus pada klasifikasi dan analisis pola. Pada tahun 1980-an, langkah-langkah besar telah dilakukan dalam memanfaatkan strategi pengajaran untuk melatih jaringan saraf buatan, menunjukkan kemajuan dalam tugas-tugas pengenalan karakter.

Definisi formal algoritma pembelajaran mesin oleh Tom M. Mitchell memberikan kejelasan tentang tujuan bidang ini: meningkatkan kinerja tugas berdasarkan pengalaman. Definisi operasional ini, terinspirasi oleh karya Alan Turing, mengalihkan fokus dari konsep kognitif abstrak ke aplikasi praktis.

Saat ini, pembelajaran mesin melayani dua tujuan: klasifikasi data dan analisis prediktif. Baik itu menggunakan visi komputer untuk mengklasifikasikan melanoma atau memprediksi tren pasar saham, algoritma pembelajaran mesin modern memanfaatkan dataset besar untuk membuat keputusan berbasis informasi dan membentuk masa depan.

Dari awal yang sederhana hingga aplikasi terkini yang canggih, perjalanan pembelajaran mesin mencerminkan upaya manusia yang tak kenal lelah dalam memahami dan memanfaatkan kekuatan sistem cerdas.

Hubungan antara Pembelajaran Mesin dan Bidang Lainnya

Pembelajaran mesin (ML) memiliki akar yang dalam dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Pada awalnya, para peneliti dalam AI tertarik pada gagasan membuat mesin belajar dari data. Mereka mengadopsi berbagai metode simbolis dan memperkenalkan jaringan syaraf tiruan, seperti perseptron dan ADALINE, yang pada dasarnya adalah model linear umum dalam statistik. Namun, fokus pada pendekatan logis dan berbasis pengetahuan menyebabkan perbedaan antara AI dan ML. Pada tahun 1980-an, AI didominasi oleh sistem pakar, sementara ML mulai berkembang sebagai bidang yang mandiri, bergantung pada metode statistik dan model, seperti logika fuzzy dan teori probabilitas.

Pembelajaran mesin juga memiliki hubungan yang erat dengan penggalian data. Meskipun keduanya menggunakan metode yang serupa, fokusnya berbeda: ML berusaha untuk membuat prediksi berdasarkan data yang telah diketahui, sementara penggalian data bertujuan untuk menemukan informasi yang sebelumnya tidak diketahui dalam data. Meskipun terdapat kerancuan antara keduanya, keduanya saling melengkapi dan sering menggunakan metode yang sama untuk tujuan yang berbeda.

Selain itu, ML juga berhubungan dengan optimasi matematis. Banyak masalah pembelajaran dirumuskan sebagai masalah optimasi, di mana tujuannya adalah untuk meminimalkan fungsi kerugian pada set pelatihan. Ini menyoroti pentingnya generalisasi dalam ML, di mana tujuannya adalah untuk meminimalkan kerugian pada sampel yang tidak terlihat.

Pentingnya statistik dalam ML juga tidak bisa diabaikan. Meskipun memiliki metode yang mirip, statistik dan ML memiliki tujuan yang berbeda: statistik bertujuan untuk mengambil kesimpulan statistik dari sampel, sementara ML bertujuan untuk menemukan pola prediksi yang dapat digeneralisasi dari data. Beberapa ahli statistik bahkan telah mengadopsi metode dari ML, menciptakan bidang gabungan yang disebut sebagai pembelajaran statistik.

Terakhir, ML juga memiliki keterkaitan dengan fisika. Teknik analitis dan komputasi yang berasal dari fisika dapat diterapkan dalam masalah besar, termasuk ML. Sebagai contoh, fisika statistik dapat digunakan dalam analisis medis diagnostik.

Perbedaan dengan penggalian data

Penggalian data (data mining) merupakan suatu proses yang bertujuan untuk menemukan pengetahuan, kepentingan, dan pola baru dalam data dengan cara menghasilkan model deskriptif, dapat dimengerti, dan prediktif dari data dalam skala besar. Dengan kata lain, data mining adalah ekstraksi atau penggalian pengetahuan yang diinginkan dari volume data yang besar.

Dari definisi tersebut, dapat disimpulkan bahwa pemelajaran mesin berfokus pada studi, desain, dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Di sisi lain, dalam penggalian data, proses dimulai dengan data yang tidak terstruktur, yang kemudian diekstraksi untuk mendapatkan pengetahuan atau pola yang belum diketahui sebelumnya. Selama proses penggalian data ini, algoritma dari pemelajaran mesin digunakan.

Berbagai Tipe Algoritma dalam Pembelajaran Mesin

Dalam dunia pembelajaran mesin, terdapat berbagai tipe algoritma yang dapat dikelompokkan berdasarkan karakteristik masukan dan keluaran yang diharapkan. Mari kita telaah beberapa tipe utama dari algoritma-algoritma ini:

1. Pemelajaran Terarah (Supervised Learning): Algoritma ini bertujuan untuk membuat fungsi yang memetakan masukan ke keluaran yang diinginkan, contohnya dalam pengelompokan atau klasifikasi. Proses ini dilakukan dengan mempelajari contoh-contoh pasangan masukan-keluaran yang sudah diberikan label. Melalui data latih ini, algoritma berusaha untuk memahami pola-pola yang ada dan menghasilkan model yang mampu melakukan prediksi atau klasifikasi dengan akurasi tinggi.

2. Pemelajaran Tak Terarah (Unsupervised Learning): Berbeda dengan pemelajaran terarah, algoritma tak terarah ini memodelkan himpunan masukan tanpa disertai keluaran yang tepat. Tujuannya adalah untuk menemukan pola-pola menarik dalam data yang tidak berlabel. Salah satu contoh algoritma tak terarah yang umum adalah clustering, di mana objek-objek yang serupa dikelompokkan dalam area tertentu tanpa adanya label.

3. Pemelajaran Semi Terarah (Semi-Supervised Learning): Algoritma ini menggabungkan unsur dari supervised dan unsupervised learning. Sebagian contoh masukan-keluaran yang tepat diberikan, sementara sebagian lagi tidak memiliki label. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan kelebihan dari kedua tipe pemelajaran untuk menciptakan model yang lebih baik.

4. Reinforcement Learning: Jenis ini mengajarkan sebuah agen cerdas untuk bertindak dalam suatu lingkungan yang dinamis. Agen ini belajar melalui trial and error, dengan memaksimalkan nilai hadiah atau reward yang diperoleh dari tindakannya. Misalnya, sebuah agen dapat belajar menerbangkan helikopter dengan baik melalui pengalaman-pengalaman negatif seperti menabrak atau melenceng dari jalur tujuan.

5. Pemelajaran Berkembang (Developmental Learning Algorithm): Bidang ini bertujuan untuk memahami mekanisme pengembangan dan batasan-batasan yang memungkinkan pembelajaran seumur hidup pada mesin. Ini melibatkan pengembangan algoritma yang terbuka terhadap pengetahuan dan kemampuan baru seiring waktu.

6. Transduction: Mirip dengan supervised learning, tetapi tidak secara eksplisit membangun fungsi. Tujuannya adalah untuk memprediksi output baru berdasarkan pada input baru dan data latih yang tersedia.

7. Learning to Learn: Algoritma ini menggunakan pembelajaran untuk memahami cara belajar sendiri. Ini melibatkan penggunaan algoritma untuk meningkatkan proses pembelajaran di masa mendatang.

Menjelajahi Berbagai Model dalam Pembelajaran Mesin

Dalam ranah machine learning, model pada dasarnya adalah rumus matematika yang, setelah dilatih pada dataset tertentu, dapat digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru. Selama proses pelatihan, algoritme pembelajaran menyempurnakan parameter internal model untuk meminimalkan kesalahan dalam prediksinya.

Terdapat spektrum jenis model, mulai dari kelas model yang luas dan algoritme pembelajaran yang terkait hingga model yang terlatih sepenuhnya dengan parameter internal yang dioptimalkan. Memilih model yang paling sesuai untuk tugas tertentu sering disebut sebagai pemilihan model.

• Jaringan Syaraf Tiruan (JST):

Jaringan saraf tiruan, atau JST, adalah sistem komputasi yang terinspirasi oleh struktur jaringan saraf biologis yang saling berhubungan yang ditemukan di otak hewan. Sistem ini belajar melakukan tugas dengan menganalisis contoh tanpa diprogram secara eksplisit dengan aturan khusus tugas. ANN terdiri dari simpul yang saling terhubung, atau neuron buatan, yang memproses dan mengirimkan informasi melalui koneksi berbobot. Jaringan ini telah diterapkan pada berbagai tugas seperti visi komputer, pengenalan suara, dan diagnosis medis.

• Pohon Keputusan:

Pembelajaran pohon keputusan melibatkan penggunaan pohon keputusan sebagai model prediktif untuk membuat kesimpulan tentang nilai target item berdasarkan pengamatan. Pohon keputusan digunakan dalam statistik, penggalian data, dan pembelajaran mesin, di mana cabang-cabang mewakili gabungan fitur yang mengarah ke label kelas atau nilai target tertentu. Pohon ini efektif untuk memvisualisasikan dan secara eksplisit merepresentasikan proses pengambilan keputusan.

• Mesin Vektor Pendukung (Support-Vector Machines/SVM):

Support-vector machines adalah metode pembelajaran yang diawasi yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Mereka membangun model yang memprediksi apakah sebuah contoh baru masuk ke dalam salah satu dari dua kategori berdasarkan sekumpulan contoh pelatihan. SVM dapat secara efisien melakukan klasifikasi non-linear menggunakan trik kernel, memetakan input ke dalam ruang fitur berdimensi tinggi.

• Analisis Regresi:

Analisis regresi memperkirakan hubungan antara variabel input dan fitur terkait. Regresi linier adalah bentuk yang umum, di mana sebuah garis ditarik agar sesuai dengan data. Model lainnya termasuk regresi polinomial, regresi logistik, dan regresi kernel, yang memperkenalkan non-linearitas untuk menangani masalah non-linear.

• Jaringan Bayesian:

Jaringan Bayesian adalah model grafis probabilistik yang merepresentasikan variabel acak dan independensi bersyaratnya dengan grafik asiklik berarah. Jaringan ini digunakan untuk memodelkan hubungan antar variabel, seperti penyakit dan gejala, dan dapat menghitung probabilitas kejadian tertentu berdasarkan data yang diamati.

• Proses Gaussian:

Proses Gaussian adalah proses stokastik di mana distribusi variabel acak adalah normal multivariat. Proses ini digunakan untuk tugas-tugas regresi, di mana output dari titik baru dapat dihitung berdasarkan titik-titik yang diamati dan kovariannya.

• Algoritma Genetika:

Algoritma genetika meniru proses seleksi alam untuk menemukan solusi untuk masalah optimasi. Algoritme ini menggunakan metode seperti mutasi dan crossover untuk menghasilkan solusi baru untuk mencari hasil terbaik.

• Fungsi Keyakinan:

Fungsi kepercayaan menyediakan kerangka kerja untuk penalaran dengan ketidakpastian dan memiliki hubungan dengan teori probabilitas. Fungsi ini memanfaatkan metode ensemble untuk menangani batasan keputusan, sampel yang sedikit, dan masalah kelas yang ambigu dalam pembelajaran mesin.

Model pelatihan dalam pembelajaran mesin membutuhkan sejumlah besar data yang dapat diandalkan untuk memastikan prediksi yang akurat. Overfitting, atau mendapatkan model dari data yang bias, dapat menyebabkan prediksi yang miring dan hasil yang merugikan. Mengatasi bias algoritmik dan mengintegrasikan etika pembelajaran mesin adalah pertimbangan penting dalam pelatihan model. Pembelajaran terfederasi adalah pendekatan baru yang mendesentralisasikan proses pelatihan, menjaga privasi pengguna, dan meningkatkan efisiensi.

Manfaat dan implementasi

Pemelajaran mesin menjaganya agar tetap sederhana, sebuah algoritme dikembangkan untuk mencatat perubahan dalam data dan berevolusi dalam desain itu untuk mengakomodasi temuan baru. Seperti diterapkan untuk analisis prediktif, fitur ini memiliki dampak luas mulai pada kegiatan yang biasanya dilakukan untuk mengembangkan, menguji, dan memperbaiki algoritme untuk tujuan tertentu. Aplikasi untuk pemelajaran mesin termasuk:

• Machine perception
• Computer vision, including object recognition
• Natural language processing
• Syntactic pattern recognition
• Machine learning
• Medical diagnosis
• Bioinformatics
• Brain-machine interfaces
• Cheminformatics
• Detecting credit card fraud
• Stock market analysis
• Classifying DNA sequences
• Sequence mining
• Speech and handwriting recognition
• Games
• Software engineering
• Adaptive websites
• Robot locomotion
• Computational advertising
• Computational finance
• Structural health monitoring
• Sentiment analysis (or opinion mining)
• Affective computing
• Menerima Informasi
• Recommender systems

Penerapan Machine Learning di Masa Depan

Meskipun Machine Learning belum dapat secara efektif memprediksi tingkat kejengkelan pengguna, kami tetap yakin bahwa masih banyak yang dapat dilakukan untuk meningkatkan hasil proyek ini. Pertama-tama, kami menyadari bahwa kumpulan data yang kami miliki masih terbatas untuk metode pemelajaran mesin. Oleh karena itu, kami berencana untuk mengumpulkan lebih banyak data guna melihat apakah penambahan data dapat meningkatkan kinerja model kami secara signifikan.

Selain itu, kami juga berencana untuk mengubah jenis permainan yang digunakan dalam proses pengujian. Mengingat permainan yang digunakan saat ini adalah jenis permainan penembak, terdapat banyak aksi "menembak" yang terlibat. Kami berpendapat bahwa permainan balap mungkin akan lebih efektif dalam mendeteksi gangguan dengan menggunakan sensor gaya, karena dalam permainan balap terdapat lebih banyak tombol yang ditekan dibandingkan dengan permainan penembak. Selain itu, permainan balap juga dapat menghadirkan tingkat stres yang lebih terkait dengan situasi nyata daripada permainan penembak.

Dengan mengambil langkah-langkah ini, kami berharap dapat meningkatkan kemampuan model kami dalam memprediksi tingkat kejengkelan pengguna dengan lebih akurat dan efisien di masa depan.

Disadur dari : id.wikipedia.org/en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

Dalam statistik, klasifikasi adalah sebuah masalah yang mencoba untuk mengidentifikasi ke dalam salah satu dari beberapa kategori (sub-populasi) sebuah observasi. Contohnya adalah menentukan apakah sebuah email tertentu masuk ke dalam kelas "spam" atau "non-spam", atau menentukan diagnosis untuk seorang pasien berdasarkan karakteristik yang diamati dari pasien tersebut (seperti jenis kelamin, tekanan darah, atau kehadiran atau ketiadaan gejala tertentu).

Observasi-individu sering kali dianalisis menjadi serangkaian properti yang dapat diukur, yang dikenal dengan berbagai istilah seperti variabel penjelas atau fitur. Properti-properti ini bisa berupa kategori, ordinal, bernilai-integer, atau bernilai-real. Klasifikasi juga dapat dilakukan dengan membandingkan observasi dengan observasi sebelumnya melalui fungsi kesamaan atau jarak.

Sebuah algoritma yang mengimplementasikan klasifikasi, terutama dalam implementasi konkretnya, dikenal sebagai klasifier. Istilah "klasifier" kadang juga mengacu pada fungsi matematika, yang diimplementasikan oleh algoritma klasifikasi, yang memetakan data masukan ke dalam kategori.

Terminologi di berbagai bidang cukup beragam. Dalam statistik, di mana klasifikasi sering dilakukan dengan regresi logistik atau prosedur serupa, properti observasi disebut variabel penjelas (atau variabel independen, regressor, dll.), dan kategori yang akan diprediksi disebut sebagai hasil, yang dianggap sebagai nilai-nilai yang mungkin dari variabel dependen. Di machine learning, observasi sering disebut sebagai instance, variabel penjelas disebut fitur (dikelompokkan ke dalam vektor fitur), dan kategori yang mungkin diprediksi disebut sebagai kelas. Bidang lain mungkin menggunakan terminologi yang berbeda: misalnya, dalam ekologi komunitas, istilah "klasifikasi" biasanya mengacu pada analisis klaster.

Klasifikasi dan pengelompokan adalah contoh dari masalah pengenalan pola yang lebih umum, yang merupakan penugasan nilai keluaran tertentu kepada nilai masukan yang diberikan. Contoh lainnya adalah regresi, yang menugaskan nilai nyata ke setiap masukan; penandaan urutan, yang menetapkan kelas ke setiap anggota dari sebuah urutan nilai (misalnya, penandaan bagian pidato, yang menetapkan bagian pidato untuk setiap kata dalam sebuah kalimat masukan); pengurai, yang menetapkan sebuah pohon pengurai ke sebuah kalimat masukan, yang menggambarkan struktur sintaksis dari kalimat tersebut; dll.

Hubungan Dengan Masalah Lain

Sebuah subkelas umum dari klasifikasi adalah klasifikasi probabilistik. Algoritma-algoritma jenis ini menggunakan inferensi statistik untuk menemukan kelas terbaik untuk sebuah instance tertentu. Berbeda dengan algoritma-algoritma lain, yang hanya menghasilkan kelas "terbaik", algoritma probabilistik menghasilkan probabilitas dari instance tersebut menjadi anggota dari setiap kelas yang mungkin. Kelas terbaik biasanya dipilih sebagai kelas dengan probabilitas tertinggi. Namun, algoritma semacam ini memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan klasifier non-probabilistik:

• Dapat menghasilkan nilai kepercayaan yang terkait dengan pilihannya (secara umum, klasifier yang dapat melakukan ini dikenal sebagai klasifier yang memperhitungkan kepercayaan).
• Sebagai respons, dapat menahan diri saat kepercayaannya dalam memilih keluaran tertentu terlalu rendah.
• Karena probabilitas yang dihasilkan, klasifier probabilistik dapat lebih efektif dimasukkan ke dalam tugas-tugas pembelajaran mesin yang lebih besar, dengan cara yang sebagian atau sepenuhnya menghindari masalah penyebaran kesalahan.

Prosedur Yang Sering Dilakukan

Pada awalnya, pekerjaan awal tentang klasifikasi statistik dilakukan oleh Fisher dalam konteks masalah dua kelompok, yang menghasilkan fungsi diskriminan linear Fisher sebagai aturan untuk menetapkan kelompok pada sebuah observasi baru. Pekerjaan awal ini mengasumsikan bahwa nilai data dalam setiap dari dua kelompok memiliki distribusi multivariat normal. Perluasan dari konteks yang sama ini ke lebih dari dua kelompok juga telah dipertimbangkan dengan diberlakukannya batasan bahwa aturan klasifikasi harus linear. Kemudian, pekerjaan untuk distribusi normal multivariat memungkinkan klasifier menjadi non-linear: beberapa aturan klasifikasi dapat diperoleh berdasarkan penyesuaian berbeda dari jarak Mahalanobis, dengan sebuah observasi baru ditugaskan ke kelompok yang pusatnya memiliki jarak terbesar yang disesuaikan dari observasi tersebut.

Prosedur Bayesian

Prosedur Bayesian, berbeda dengan prosedur Frequentist, menyediakan cara alami untuk memperhitungkan informasi yang tersedia tentang ukuran relatif dari berbagai kelompok dalam populasi secara keseluruhan. Prosedur Bayesian cenderung mahal secara komputasi dan, pada masa sebelum komputasi rantai Markov Monte Carlo dikembangkan, aproksimasi untuk aturan pengelompokan Bayesian diperkirakan. Beberapa prosedur Bayesian melibatkan perhitungan probabilitas keanggotaan kelompok: ini memberikan hasil yang lebih informatif daripada atribusi sederhana dari sebuah label kelompok kepada setiap observasi baru.

Klasifikasi Biner Dan Multikelas

Klasifikasi dapat dipikirkan sebagai dua masalah terpisah - klasifikasi biner dan klasifikasi multikelas. Dalam klasifikasi biner, tugas yang lebih dipahami, hanya ada dua kelas yang terlibat, sedangkan klasifikasi multikelas melibatkan penugasan objek ke salah satu dari beberapa kelas. Karena banyak metode klasifikasi telah dikembangkan khusus untuk klasifikasi biner, klasifikasi multikelas seringkali membutuhkan penggunaan gabungan dari beberapa klasifier biner.

Vektor Fitur

Fitur vektor digunakan untuk menggambarkan instance yang kategori-nya akan diprediksi menggunakan serangkaian properti yang dapat diukur dari instance tersebut. Setiap properti disebut fitur, juga dikenal dalam statistik sebagai variabel penjelas (atau variabel independen, meskipun fitur mungkin atau mungkin tidak independen secara statistik). Fitur dapat berupa biner, kategorikal, ordinal, bernilai-integer, atau bernilai-real. Jika instance adalah gambar, nilai fitur mungkin sesuai dengan piksel gambar; jika instance adalah potongan teks, nilai fitur mungkin adalah frekuensi kemunculan kata-kata yang berbeda. Beberapa algoritma hanya bekerja dalam hal data diskrit dan memerlukan bahwa data bernilai-real atau bernilai-integer diskritisasi menjadi kelompok-kelompok.

Classifier algoritma sering kali dibentuk sebagai sebuah fungsi linear yang menetapkan skor untuk setiap kategori mungkin dengan menggabungkan vektor fitur dari sebuah instance dengan sebuah vektor bobot, menggunakan perkalian titik. Kategori yang diprediksi adalah kategori dengan skor tertinggi. Fungsi skor semacam ini dikenal sebagai fungsi prediktor linear dan memiliki bentuk umum berikut:

score(Xi​,k)=βk​⋅Xi​

Di mana Xi​ adalah vektor fitur untuk instance i, βk​ adalah vektor bobot yang sesuai dengan kategori  k, dan score (Xi​,k) adalah skor yang terkait dengan menugaskan instance i ke kategori k. Dalam teori pilihan diskrit, di mana instance mewakili orang dan kategori mewakili pilihan, skor tersebut dianggap sebagai utilitas yang terkait dengan orang i memilih kategori k.

Algoritma Klasifikasi Statistik

Algoritma dengan setup dasar ini dikenal sebagai klasifier linear. Yang membedakan mereka adalah prosedur untuk menentukan (pelatihan) bobot/koefisien optimal dan cara interpretasi skor tersebut.

Contoh algoritma semacam ini termasuk:

• Regresi logistik – Model statistik untuk variabel dependen biner
• Regresi logistik multinomial – Regresi untuk lebih dari dua hasil diskrit
• Regresi Probit – Regresi statistik di mana variabel dependen hanya dapat mengambil dua nilai
• Algoritma perceptron
• Mesin vektor pendukung – Set metode untuk pembelajaran statistik terawasi
• Analisis diskriminan linear – Metode yang digunakan dalam statistik, pengenalan pola, dan bidang lainnya

Karena tidak ada bentuk tunggal klasifikasi yang sesuai untuk semua set data, telah dikembangkan berbagai algoritma klasifikasi. Yang paling umum digunakan meliputi:

• Jaringan syaraf tiruan – Model komputasi yang digunakan dalam pembelajaran mesin, berdasarkan fungsi terhubung dan hierarkis
• Peningkatan (meta-algoritma) – Metode dalam pembelajaran mesin
• Pembelajaran pohon keputusan – Algoritma pembelajaran mesin
• Hutan acak – Metode pembelajaran mesin berbasis pohon pencarian biner
• Pemrograman genetika – Evolusi program komputer dengan teknik analogi proses genetik alami
• Pemrograman ekspresi gen – Algoritma evolusioner
• Pemrograman ekspresi multi
• Pemrograman genetika linier – jenis algoritma pemrograman genetika
• Estimasi kernel – Fungsi jendela
• k-tetangga terdekat – Metode klasifikasi non-parametrik
• Quantization vektor pembelajaran
• Klasifikasi linear – Klasifikasi statistik dalam pembelajaran mesin
• Analisis diskriminan linear Fisher – Metode yang digunakan dalam statistik, pengenalan pola, dan bidang lainnya
• Regresi logistik – Model statistik untuk variabel dependen biner
• Klasifier Naive Bayes – Algoritma klasifikasi probabilistik
• Perceptron – Algoritma untuk pembelajaran terawasi klasifikasi biner
• Klasifikasi kuadrat – digunakan dalam pembelajaran mesin untuk memisahkan pengukuran dari dua atau lebih kelas objek
• Mesin vektor pendukung – Set metode untuk pembelajaran statistik terawasi
• Mesin vektor pendukung kuadrat terkecil

Evaluasi

Kinerja klasifier sangat bergantung pada karakteristik data yang akan diklasifikasikan. Tidak ada klasifier tunggal yang terbaik untuk semua masalah yang diberikan (fenomena yang mungkin dijelaskan oleh teorema tidak ada makan siang gratis). Berbagai uji empiris telah dilakukan untuk membandingkan kinerja klasifier dan untuk menemukan karakteristik data yang menentukan kinerja klasifier. Menentukan klasifier yang sesuai untuk masalah tertentu masih lebih merupakan seni daripada ilmu.

Ukurannya presisi dan recall adalah metrik populer yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas sistem klasifikasi. Lebih baru-baru ini, kurva receiver operating characteristic (ROC) telah digunakan untuk mengevaluasi pertukaran antara tingkat positif- dan negatif palsu dari algoritma klasifikasi.

Sebagai metrik kinerja, koefisien ketidakpastian memiliki keuntungan atas akurasi sederhana karena tidak dipengaruhi oleh ukuran relatif dari kelas-kelas yang berbeda. Selanjutnya, itu tidak akan menghukum sebuah algoritma hanya karena mengatur ulang kelas-kelas.

Penerapan Domain Aplikasi

erbagai domain memiliki penerapan klasifikasi yang luas. Dalam beberapa kasus, ini digunakan sebagai prosedur penambangan data, sementara dalam yang lain, pemodelan statistik yang lebih rinci dilakukan.

• Klasifikasi biologis – Ilmu yang mengidentifikasi, mendeskripsikan, menentukan, dan memberi nama kelompok organisme biologis.
• Biometrik – Metrik terkait dengan identifikasi karakteristik manusia.
• Visi komputer – Ekstraksi informasi terkomputerisasi dari gambar.
• Analisis citra medis dan pencitraan medis – Teknik dan proses pembuatan representasi visual dari dalam tubuh.
• Pengenalan karakter optik – Pengenalan teks visual oleh komputer.
• Pelacakan video – Menemukan objek dalam setiap frame urutan video.
• Skoring kredit – Ekspresi numerik yang mewakili kelayakan kredit seseorang.
• Klasifikasi dokumen – Proses pengategorian dokumen.
• Penemuan dan pengembangan obat – Proses membawa obat farmasi baru ke pasar.
• Toksigenomika – Cabang toksikologi dan genomika.
• Hubungan struktur-aktivitas kuantitatif – Prediksi kuantitatif aktivitas biologis, ekotoksikologi, atau farmasi dari molekul.
• Geostatistika – Cabang statistik yang berfokus pada kumpulan data spasial.
• Pengenalan tulisan tangan – Kemampuan komputer untuk menerima dan menafsirkan input tulisan tangan yang dapat dimengerti.
• Mesin pencari internet.
• Klasifikasi mikroarray.
• Pengenalan pola – Pengenalan otomatis pola dan keteraturan dalam data.
• Sistem rekomendasi – Sistem penyaringan informasi untuk memprediksi preferensi pengguna.
• Pengenalan ucapan – Konversi otomatis bahasa lisan menjadi teks.
• Pemrosesan bahasa alami statistik – Bidang linguistik dan ilmu komputer.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Naive Bayes, meskipun sederhana dalam desainnya, memiliki keajaiban tersendiri dalam dunia klasifikasi statistik. Ini adalah keluarga "klasifier probabilistik" yang mengasumsikan independensi kondisional antara fitur-fitur yang ada, dengan asumsi target kelas. Kekuatan dari asumsi "naif" ini adalah apa yang memberikan nama pada klasifier ini. Naive Bayes adalah salah satu model jaringan Bayesian yang paling sederhana.

Salah satu kelebihan besar dari Naive Bayes adalah skalabilitasnya yang tinggi. Ini membutuhkan jumlah parameter yang linear terhadap jumlah variabel (fitur/predictor) dalam sebuah masalah pembelajaran. Pelatihan maximum-likelihood bisa dilakukan dengan mengevaluasi ekspresi bentuk tertutup, yang membutuhkan waktu linear, bukan dengan pendekatan iteratif yang mahal seperti yang digunakan untuk banyak jenis klasifier lainnya.

Di literatur statistik, model Naive Bayes dikenal dengan berbagai nama, termasuk Bayes sederhana dan independensi Bayes. Semua nama ini mengacu pada penggunaan teorema Bayes dalam aturan keputusan klasifier, namun Naive Bayes tidak (secara mutlak) merupakan metode Bayesian.

Naive Bayes adalah teknik sederhana untuk membangun klasifier: model yang memberikan label kelas kepada instansi masalah, direpresentasikan sebagai vektor nilai fitur, di mana label kelas diambil dari sekumpulan terbatas. Tidak ada satu algoritma tunggal untuk melatih klasifier semacam itu, tetapi sekelompok algoritma berdasarkan prinsip umum: semua klasifier Naive Bayes mengasumsikan bahwa nilai dari suatu fitur tertentu independen dari nilai fitur lainnya, mengingat variabel kelas. Misalnya, sebuah buah mungkin dianggap sebagai apel jika berwarna merah, bulat, dan memiliki diameter sekitar 10 cm. Klasifier Naive Bayes mempertimbangkan setiap fitur ini untuk memberikan kontribusi secara independen terhadap probabilitas bahwa buah ini adalah apel, tanpa memperhatikan korelasi yang mungkin antara warna, kebulatan, dan diameter fitur-fitur tersebut.

Di banyak aplikasi praktis, estimasi parameter untuk model Naive Bayes menggunakan metode maximum likelihood; dengan kata lain, seseorang dapat bekerja dengan model Naive Bayes tanpa menerima probabilitas Bayesian atau menggunakan metode Bayesian apa pun.

Meskipun desainnya yang naif dan asumsi yang tampaknya terlalu disederhanakan, klasifier Naive Bayes telah berhasil dalam banyak situasi dunia nyata yang kompleks. Pada tahun 2004, analisis terhadap masalah klasifikasi Bayesian menunjukkan bahwa ada alasan teoritis yang kuat untuk keefektifan tampaknya yang luar biasa dari klasifier Naive Bayes. Namun, perbandingan komprehensif dengan algoritma klasifikasi lain pada tahun 2006 menunjukkan bahwa klasifikasi Bayes kalah oleh pendekatan lain, seperti pohon yang diperkuat atau hutan acak.

Salah satu keunggulan dari Naive Bayes adalah bahwa ia hanya memerlukan sedikit data pelatihan untuk mengestimasi parameter yang diperlukan untuk klasifikasi.

Model Probabilistik

Secara abstrak, Naive Bayes adalah model probabilitas bersyarat: model ini memberikan probabilitas  untuk setiap K kemungkinan hasil atau kelas  diberikan contoh masalah untuk diklasifikasikan, diwakili oleh vektor

 mengkodekan beberapa n fitur (variabel independen).

Masalah dengan rumusan di atas adalah jika jumlah fitur n besar atau jika suatu fitur dapat mempunyai nilai yang banyak, maka mendasarkan model seperti itu pada tabel probabilitas tidak mungkin dilakukan. Oleh karena itu, model tersebut harus diformulasi ulang agar lebih mudah diterapkan. Dengan menggunakan teorema Bayes, probabilitas bersyarat dapat diuraikan menjadi:
 

Dalam bahasa Inggris sederhana, dengan menggunakan terminologi probabilitas Bayesian, persamaan di atas dapat ditulis sebagai

Dalam prakteknya, yang menarik hanya pada pembilang pecahan tersebut, karena penyebutnya tidak bergantung pada dan nilai fiturnya   diberikan, sehingga penyebutnya secara efektif konstan. Pembilangnya setara dengan model probabilitas gabungan

Ini dapat diulas kembali dengan menggunakan aturan rantai untuk aplikasi berulang dari definisi probabilitas kondisional:

Kini asumsi independensi bersyarat yang "naif" mulai berlaku: asumsikan bahwa semua fitur ada di dalamnya  bersifat saling independen, bergantung pada kategorinya . Berdasarkan asumsi ini,
 

Dengan demikian, model gabungan dapat dinyatakan sebagai

dimana ∝ menunjukkan proporsionalitas sejak penyebutnya  dihilangkan.

Artinya berdasarkan asumsi independensi di atas, distribusi bersyarat atas variabel kelas  adalah:
 

dengan bukti  erupakan faktor penskalaan yang hanya bergantung pada, dengan bukti merupakan faktor penskalaan yang hanya bergantung pada , yaitu konstanta jika nilai variabel fitur diketahui.

Membangun pengklasifikasi dari model probabilitas

Membangun pengklasifikasi dari model probabilitas melibatkan pengintegrasian model fitur independen turunan, yaitu model probabilitas naif Bayes, dengan aturan keputusan. Pendekatan yang umum adalah memilih hipotesis dengan probabilitas tertinggi untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi, yang dikenal sebagai aturan keputusan maksimum a posteriori atau MAP. Pengklasifikasi yang sesuai, pengklasifikasi Bayes, menentukan label kelas untuk beberapa k sebagai berikut:

Formulasi ini mencari label kelas yang memaksimalkan produk probabilitas sebelumnya dari kelas tersebut dan probabilitas bersyarat dari fitur-fitur yang diberikan pada kelas tersebut.

Teori dan Praktik Naive Bayes Klasifikasi

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang telah terbukti efektif dalam berbagai aplikasi, mulai dari filter spam hingga klasifikasi dokumen. Namun, untuk memahami bagaimana algoritma ini bekerja, penting untuk memahami konsep dasarnya.

Pertama-tama, Naive Bayes adalah model probabilitas yang bersifat kondisional. Ini berarti bahwa algoritma ini menilai probabilitas untuk setiap kelas berdasarkan pada nilai-nilai fitur yang diamati. Untuk membangun klasifier dari model probabilitas ini, kita memadukan model tersebut dengan aturan keputusan. Salah satu aturan umum adalah aturan keputusan MAP (Maximum a Posteriori), di mana kita memilih hipotesis yang paling mungkin untuk meminimalkan probabilitas kesalahan klasifikasi.

Untuk menghitung probabilitas prior sebuah kelas, kita dapat menggunakan pendekatan sederhana dengan menganggap kelas-kelas memiliki probabilitas yang sama (equiprobable), atau kita bisa menghitung perkiraan probabilitas kelas dari set data pelatihan. Selanjutnya, untuk mengestimasi parameter untuk distribusi fitur, kita harus mengasumsikan suatu distribusi atau membuat model nonparametrik dari fitur-fitur berdasarkan pada set data pelatihan.

Ada dua model peristiwa (event models) yang umum digunakan dalam Naive Bayes: model Gauss dan model multinomial. Model Gauss digunakan untuk data kontinu, sementara model multinomial cocok untuk data diskrit seperti yang ditemui dalam klasifikasi dokumen.

Model Gauss mengasumsikan bahwa nilai-nilai kontinu yang terkait dengan setiap kelas didistribusikan secara normal. Di sisi lain, model multinomial menganggap sampel sebagai frekuensi munculnya suatu peristiwa yang dihasilkan oleh suatu distribusi multinomial. Model Bernoulli, bagaimanapun, merupakan pilihan yang baik untuk data biner atau Boolean, seperti yang sering terjadi dalam klasifikasi dokumen.

Dalam prakteknya, Naive Bayes dapat diaplikasikan secara luas. Dengan menggunakan teknik semi-supervised learning, kita bahkan dapat meningkatkan kinerja klasifikasi dengan memanfaatkan data yang tidak berlabel. Ini memungkinkan kita untuk mengoptimalkan model kita bahkan ketika sumber daya yang tersedia terbatas.

Naive Bayes telah terbukti sebagai algoritma yang kuat dan efisien dalam klasifikasi, terutama dalam situasi di mana data terbatas. Dengan pemahaman yang tepat tentang konsep dasarnya dan penerapan teknik yang sesuai, kita dapat memanfaatkan kekuatan algoritma ini dalam berbagai konteks aplikasi.

Keunggulan Naive Bayes: Meskipun Naif, Tetap Efektif 

Meskipun Naive Bayes mengandalkan asumsi independensi yang sering kali tidak akurat, klasifier ini memiliki beberapa sifat yang membuatnya sangat berguna dalam praktik. Salah satunya adalah pemisahan distribusi fitur kondisional kelas yang memungkinkan setiap distribusi untuk diestimasi secara independen sebagai distribusi satu dimensi. Ini membantu mengurangi masalah yang timbul dari "kutukan dimensi", seperti kebutuhan akan set data yang berkembang secara eksponensial dengan jumlah fitur.

Meskipun Naive Bayes sering kali gagal menghasilkan perkiraan yang baik untuk probabilitas kelas yang benar, hal ini mungkin tidak menjadi keharusan untuk banyak aplikasi. Misalnya, klasifier Naive Bayes akan membuat keputusan klasifikasi aturan MAP yang benar selama kelas yang benar diprediksi sebagai lebih mungkin daripada kelas lainnya. Hal ini berlaku terlepas dari apakah perkiraan probabilitas sedikit atau bahkan sangat tidak akurat. Dengan cara ini, klasifier secara keseluruhan dapat cukup tangguh untuk mengabaikan kekurangan serius dalam model probabilitas naif yang mendasarinya.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

Reduksi dimensi, atau juga dikenal sebagai pengurangan dimensi, adalah proses mengubah data dari ruang berdimensi tinggi menjadi ruang berdimensi rendah sehingga representasi berdimensi rendah tersebut tetap mempertahankan beberapa properti penting dari data asli, idealnya mendekati dimensi intrinsiknya. Bekerja dalam ruang berdimensi tinggi dapat tidak diinginkan karena berbagai alasan; data mentah seringkali bersifat langka sebagai akibat dari kutukan dimensi, dan menganalisis data tersebut biasanya sulit secara komputasi.

Pengurangan dimensi umum dalam bidang yang berurusan dengan banyak pengamatan dan/atau banyak variabel, seperti pengolahan sinyal, pengenalan ucapan, neuroinformatika, dan bioinformatika.

Metode umumnya dibagi menjadi pendekatan linear dan non-linear. Pendekatan juga dapat dibagi menjadi seleksi fitur dan ekstraksi fitur. Pengurangan dimensi dapat digunakan untuk pengurangan noise, visualisasi data, analisis cluster, atau sebagai langkah intermediet untuk memfasilitasi analisis lainnya.

• Pendekatan seleksi fitur bertujuan untuk menemukan subset dari variabel input. Tiga strategi utamanya adalah:

  1. Strategi Filter: Misalnya menggunakan keuntungan informasi untuk memilih fitur.
  2. Strategi Pembungkus: Misalnya melakukan pencarian yang dipandu oleh akurasi.
  3. Strategi Tertanam: Fitur yang dipilih ditambahkan atau dihapus saat membangun model berdasarkan kesalahan prediksi.

• Analisis data seperti regresi atau klasifikasi sering dilakukan di ruang yang direduksi, karena ini dapat lebih akurat daripada di ruang asli.

• Feature projection atau ekstraksi fitur adalah proses mentransformasi data dari ruang berdimensi tinggi menjadi ruang berdimensi lebih rendah. Ini penting untuk mengatasi masalah yang melibatkan data dengan dimensi tinggi seperti analisis citra, pengenalan pola, dan pemrosesan sinyal.

• Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik utama dalam feature projection. PCA melakukan pemetaan linear dari data ke ruang berdimensi lebih rendah sehingga variansi data dalam representasi berdimensi rendah maksimal.

• Non-negative Matrix Factorization (NMF) adalah teknik nonlinear yang memecah matriks non-negatif menjadi hasil perkalian dua matriks non-negatif. Ini berguna di bidang-bidang di mana sinyal hanya ada dalam bentuk non-negatif, seperti astronomi.

• Kernel PCA memungkinkan konstruksi pemetaan nonlinear dengan memanfaatkan trik kernel. Sedangkan, manifold learning seperti Isomap dan Locally Linear Embedding (LLE) membangun representasi data berdimensi rendah dengan mempertahankan properti lokal data.

• Autoencoder adalah pendekatan lain yang menggunakan jaringan saraf tiruan khusus untuk pembelajaran representasi data berdimensi rendah.

• Untuk visualisasi data berdimensi tinggi, teknik seperti t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) dan Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) sering digunakan. Meskipun berguna untuk visualisasi, t-SNE tidak disarankan untuk analisis seperti pengelompokan atau deteksi outlier karena tidak selalu mempertahankan densitas atau jarak dengan baik.

Dengan berbagai teknik ini, feature projection memberikan alat yang kuat untuk mengatasi kompleksitas data berdimensi tinggi dan memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang struktur data.

Pengurangan Dimensi

Untuk dataset berdimensi tinggi (yaitu dengan jumlah dimensi lebih dari 10), seringkali dilakukan reduksi dimensi sebelum menerapkan algoritma K-nearest neighbors (k-NN) untuk menghindari efek dari kutukan dimensi.

Ekstraksi fitur dan reduksi dimensi dapat digabungkan dalam satu langkah menggunakan teknik seperti principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), canonical correlation analysis (CCA), atau non-negative matrix factorization (NMF) sebagai langkah pra-pemrosesan yang diikuti dengan pengelompokan oleh k-NN pada vektor fitur dalam ruang dimensi yang direduksi. Dalam pembelajaran mesin, proses ini juga disebut sebagai penanaman dimensi rendah.

Untuk dataset yang sangat berdimensi tinggi (misalnya saat melakukan pencarian kesamaan pada aliran video langsung, data DNA, atau deret waktu berdimensi tinggi), menjalankan pencarian k-NN perkiraan cepat menggunakan hashing sensitivitas lokal, proyeksi acak, "sketsa", atau teknik pencarian kesamaan berdimensi tinggi lainnya dari toolbox konferensi VLDB mungkin merupakan satu-satunya opsi yang memungkinkan.

Aplikasi

Teknik reduksi dimensi yang kadang-kadang digunakan dalam neurosains adalah dimensi maksimal yang informatif, yang menemukan representasi dimensi yang lebih rendah dari sebuah dataset sehingga sebanyak mungkin informasi tentang data asli tetap dipertahankan.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction

Analisis klaster atau clustering adalah tugas untuk mengelompokkan serangkaian objek sedemikian rupa sehingga objek dalam kelompok yang sama (yang disebut klaster) lebih mirip (dalam suatu arti tertentu yang ditentukan oleh analis) satu sama lain daripada dengan yang lain. Ini adalah tugas utama dalam analisis data eksploratori, dan merupakan teknik umum untuk analisis data statistik, digunakan dalam banyak bidang, termasuk pengenalan pola, analisis gambar, pengambilan informasi, bioinformatika, kompresi data, grafika komputer, dan pembelajaran mesin.

Analisis klaster merujuk pada keluarga algoritma dan tugas daripada satu algoritma spesifik. Ini dapat dicapai dengan berbagai algoritma yang berbeda secara signifikan dalam pemahaman mereka tentang apa yang merupakan sebuah klaster dan bagaimana cara menemukannya dengan efisien. Pandangan populer tentang klaster termasuk grup dengan jarak kecil antara anggota klaster, area padat di ruang data, interval, atau distribusi statistik tertentu. Oleh karena itu, pengelompokan dapat dirumuskan sebagai masalah optimasi multi-obyektif. Algoritma pengelompokan yang tepat dan pengaturan parameter (termasuk parameter seperti fungsi jarak yang digunakan, ambang batas kepadatan, atau jumlah klaster yang diharapkan) tergantung pada set data individu dan penggunaan yang dimaksudkan dari hasilnya. Analisis klaster sebagai demikian bukanlah tugas otomatis, tetapi merupakan proses iteratif penemuan pengetahuan atau optimasi multi-obyektif interaktif yang melibatkan percobaan dan kegagalan. Seringkali diperlukan untuk memodifikasi pra-pemrosesan data dan parameter model hingga hasil mencapai properti yang diinginkan.

Selain istilah pengelompokan, ada sejumlah istilah dengan makna yang serupa, termasuk klasifikasi otomatis, taksonomi numerik, botryology (dari bahasa Yunani βότρυς "anggur"), analisis tipe, dan deteksi komunitas. Perbedaan halus seringkali terletak pada penggunaan hasil: sementara dalam penambangan data, kelompok yang dihasilkan menjadi pokok perhatian, dalam klasifikasi otomatis, kekuatan diskriminatif yang dihasilkan menjadi pokok perhatian.

Analisis klaster berasal dari antropologi oleh Driver dan Kroeber pada tahun 1932 dan diperkenalkan ke dalam psikologi oleh Joseph Zubin pada tahun 1938 dan Robert Tryon pada tahun 1939, serta digunakan secara terkenal oleh Cattell mulai tahun 1943 untuk klasifikasi teori ciri dalam psikologi kepribadian.

Algoritma Klaster

Ketika berurusan dengan data, salah satu tugas utama adalah mengelompokkan informasi menjadi kelompok yang bermakna. Hal ini memungkinkan kita untuk menemukan pola, mencari kesamaan, dan mendapatkan wawasan yang berharga. Dalam dunia analisis data, ada banyak algoritma yang digunakan untuk melakukan tugas ini, dan masing-masing memiliki pendekatan yang berbeda. Mari kita lihat beberapa algoritma clustering yang paling populer:

1. Hierarchical Clustering: Algoritma ini berdasarkan pada konsep bahwa objek cenderung lebih terkait dengan objek yang berdekatan daripada dengan objek yang jauh. Algoritma ini menghubungkan objek untuk membentuk klaster berdasarkan jarak mereka. Klaster dapat dijelaskan oleh jarak maksimum yang diperlukan untuk menghubungkan bagian dari klaster tersebut. Klaster ini dapat direpresentasikan dengan menggunakan dendrogram, yang menjelaskan mengapa algoritma ini dikenal sebagai hierarchical clustering.

2. K-Means Clustering: Dalam pendekatan ini, setiap klaster direpresentasikan oleh sebuah vektor pusat. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan pusat klaster dan menetapkan objek ke klaster terdekat, sehingga jarak kuadrat dari klaster diminimalkan. Algoritma ini umumnya menggunakan pendekatan pencarian solusi yang lebih cepat, meskipun hanya menemukan optimum lokal.

3. Fuzzy C-Means: Algoritma ini adalah variasi dari k-means yang memungkinkan untuk penugasan klaster yang lebih fleksibel. Sebagai lawan dari klaster yang keras, di mana setiap objek hanya boleh menjadi bagian dari satu klaster, algoritma ini memungkinkan objek untuk menjadi bagian dari setiap klaster dengan tingkat keanggotaan tertentu.

Setiap algoritma ini memiliki keunggulan dan kelemahan tersendiri, dan pilihan terbaik tergantung pada sifat data dan tujuan analisis. Dengan memahami berbagai pendekatan clustering yang tersedia, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam menganalisis dan memahami data Anda.

Model-based clustering menggunakan pendekatan distribusi probabilitas untuk mengelompokkan data ke dalam campuran distribusi probabilitas. Salah satu metode yang umum digunakan adalah Gaussian mixture models (GMM) yang menggunakan algoritma expectation-maximization. Namun, metode ini rentan terhadap overfitting dan sulit untuk memilih kompleksitas model yang tepat.

Clustering berbasis densitas mengidentifikasi klaster sebagai area dengan kepadatan yang lebih tinggi daripada area lain dalam data set. DBSCAN adalah metode clustering berbasis densitas yang populer, tetapi sering menghasilkan batas klaster yang sewenang-wenang pada data dengan distribusi Gauss tumpang tindih. Mean-shift adalah pendekatan clustering lain yang memindahkan setiap objek ke area padat terdekat dalam data.

Pengembangan terbaru dalam clustering termasuk peningkatan kinerja algoritma yang ada dan pengembangan metode untuk data berdimensi tinggi. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah clustering subspace dan clustering korelasi, yang mencari klaster dalam ruang subspace atau berdasarkan korelasi atributnya. Beberapa sistem clustering juga berdasarkan informasi saling mendukung, seperti metrik variasi informasi Marina Meilā dan algoritma genetika untuk optimasi fungsi-fit.

Evaluasi dan Penilaian Custering

Evaluasi hasil clustering merupakan tantangan yang sama sulitnya dengan proses clustering itu sendiri. Pendekatan populer melibatkan evaluasi "internal", "eksternal", "manual" oleh pakar manusia, dan "tidak langsung" dengan mengevaluasi kegunaan clustering dalam aplikasinya yang dimaksud.

Pengukuran evaluasi internal cenderung mewakili fungsi yang dapat dilihat sebagai tujuan clustering itu sendiri. Evaluasi eksternal memiliki masalah serupa: jika kita memiliki label "kebenaran dasar" maka kita tidak perlu melakukan clustering; dan dalam aplikasi praktis, kita biasanya tidak memiliki label semacam itu. Tidak ada pendekatan yang dapat sepenuhnya menilai kualitas sebenarnya dari suatu clustering, namun evaluasi manusia dapat memberikan kontribusi yang berharga, meskipun subjektif.

Meskipun demikian, statistik seperti ini dapat memberikan wawasan yang bermanfaat dalam mengidentifikasi clustering yang buruk, namun evaluasi manusia juga penting untuk dipertimbangkan.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis