Machine Learning Dasar

Aljabar Linear, Kalkulus, Probabilitas, Statistik, Optimisasi, dan Neural Networks (jaringan saraf buatan) adalah beberapa konsep dasar yang sangat penting dalam machine learning. Namun, selain itu ada beberapa konsep lainnya yang juga sering digunakan, tergantung pada konteks aplikasi dan teknik yang digunakan dalam machine learning. Dasar-dasar machine learning meliputi berikut:

1. Aljabar Linear

• Digunakan untuk menangani data yang berbentuk vektor, matriks, dan tensor, serta untuk memahami konsep seperti regresi linier, PCA (Principal Component Analysis), dan transformasi linear.
• Contoh aplikasi: Pengolahan citra, PCA, regresi linier, SVD (Singular Value Decomposition).

2. Kalkulus

• Digunakan untuk memahami perubahan dan optimisasi, terutama dalam proses pelatihan model melalui gradient descent untuk meminimalkan fungsi kerugian.
• Contoh aplikasi: Optimisasi fungsi biaya, backpropagation pada jaringan saraf.

3. Probabilitas dan Statistik

• Menggambarkan ketidakpastian dalam data dan model, serta digunakan untuk mengembangkan model probabilistik seperti model regresi logistik, Naive Bayes, dan pembelajaran berbasis probabilitas.
• Contoh aplikasi: Prediksi dan klasifikasi, model Gaussian, teori keputusan.

4. Optimisasi

• Digunakan untuk mencari solusi terbaik (minimum atau maksimum) dari fungsi yang kompleks, dan dalam konteks machine learning, ini mengarah pada optimasi fungsi kerugian (loss function).
• Contoh aplikasi: Gradient descent, algoritma optimisasi lainnya seperti Adam, SGD (Stochastic Gradient Descent).

5. Jaringan Saraf Buatan (Artificial Neural Networks)

• Merupakan model yang terinspirasi oleh otak manusia, digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, gambar, dan teks.
• Contoh aplikasi: Deep learning, CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks), dan Transformer.

6. Teori Informasi

• Diperlukan untuk memahami entropi, informasi mutual, dan loss function yang digunakan dalam beberapa model machine learning.
• Contoh aplikasi: Information Gain dalam decision tree, Cross-Entropy dalam klasifikasi.

7. Aljabar Tensor

• Terutama digunakan dalam deep learning, di mana data dan parameter dalam model sering disusun dalam tensor multidimensi.
• Contoh aplikasi: Framework seperti TensorFlow dan PyTorch menggunakan operasi tensor untuk pemodelan dan komputasi numerik.

8. Komputasi Paralel dan GPU Computing

• Digunakan untuk mempercepat perhitungan dalam training model, terutama untuk model deep learning dengan jumlah parameter yang sangat besar.
• Contoh aplikasi: Penggunaan CUDA, GPU, dan TPU untuk melatih model besar secara efisien.

9. Teori Graf dan Algoritma

• Berguna untuk masalah yang melibatkan jaringan atau hubungan antar objek, seperti dalam graph neural networks (GNN), algoritma pencarian di jaringan, atau representasi data berbentuk graf.
• Contoh aplikasi: Graph neural networks, algoritma pencarian, kluster data berbasis graf.

10. Teori Pembelajaran (Learning Theory)

• Menyediakan landasan teori untuk memahami kemampuan generalisasi model dan kapasitasnya untuk belajar dari data.
• Contoh aplikasi: Bias-variance tradeoff, model generalisasi dalam machine learning, kapasitas model.

11. Algoritma dan Struktur Data

• Digunakan untuk menyusun dan memanipulasi data dalam berbagai struktur yang efisien, seperti pohon keputusan (decision trees), hash tables, atau priority queues.
• Contoh aplikasi: Pengurutan, pencarian, decision tree, random forests.

12. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)

• Pembelajaran berbasis agen yang berinteraksi dengan lingkungan untuk memaksimalkan reward melalui eksplorasi dan eksploitasi.
• Contoh aplikasi: Pemrograman robot, game AI, sistem rekomendasi.

13. Data Preprocessing dan Feature Engineering

• Proses penting dalam machine learning untuk membersihkan dan menyiapkan data yang digunakan dalam pelatihan model. Ini mencakup teknik seperti normalisasi, encoding, dan imputasi data yang hilang.
• Contoh aplikasi: Pembersihan data, teknik reduksi dimensi (misalnya, PCA), feature selection.

14. Model Evaluation dan Cross-validation

• Teknik untuk mengevaluasi kinerja model yang digunakan, seperti cross-validation, AUC-ROC curve, precision, recall, dan F1-score.
• Contoh aplikasi: Evaluasi akurasi model, tuning hyperparameter.

15. Natural Language Processing (NLP)

• Subbidang dari AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP menggunakan berbagai teknik statistikal dan machine learning untuk memproses teks.
• Contoh aplikasi: Pengenalan suara, penerjemahan bahasa, chatbot.

16. Computer Vision

• Menggunakan teknik deep learning dan machine learning untuk mengenali dan menganalisis gambar dan video.
• Contoh aplikasi: Pengenalan objek, segmentasi gambar, deteksi wajah.