Saya lagi belajar tentang aksioma probabilitas. Di matematika teori dapat dikembangkan dari aksioma. Aksioma itu adalah aturan dasar atau prinsip yang dijadikan sandaran teori matematika berikutnya. Dari aksioma diturunkan menjadi teori berdasarkan bukti (proof) melalui logika deduktif. Contohnya dalam teori probabilitas, kita bisa turunkan keseluruhan teori hanya dari 3 aksioma. Pendekatan aksioma ini berguna misalnya…

Dalam kuliah machine learning ada dibahas tentang Occam Razor principle. Occam razor yang dimaksud adalah prinsip law of parsimony yang disampaikan oleh Sir William of Ockham (1287-1347), yaitu “plurality must never be posited without necessity” . Maksudnya bila ada beberapa hypothesis yang bisa diambil untuk menyelesaikan sebuah masalah (prediksi) yang sama, hipotesis yang lebih sederhana…

Saya lagi baca2 tentang metode ensemble learning. Ensemble learning melakukan kombinasi beberapa algoritma learning untuk meningkatkan performa. Ada dua metode yang populer di model ensemble, yaitu bagging dan boosting. Bagging Bagging atau bootstrap aggregation adalah metode ensemble yang melakukan training beberapa classifier secara terpisah (paralel). Hasil dari training klasifier2 ini kemudian dikombinasi untuk menghasilkan prediksi…

Pada tulisan sebelumnya telah dibahas tentang Decision Tree, dengan contoh algoritma ID3. Sekarang akan dibahas tentang algoritma CART. Klo ID3 menggunakan perhitungan Information Gain untuk menentukan atribut yang dipilih, di CART digunakan Gini index. Contohnya misalnya kita masih menggunakan dataset berikut tentang cuaca yang cocok untuk main tenis: Gini index adalah metrix yang digunakan untuk…

Decisition Tree Learning adalah salah satu metode yang cukup banyak digunakan pada mesin learning. Ada beberapa algoritma yang dapat digolongkan sebagai Decision Tree (DT), yaitu ID3, ASSISTANT dan C4.5. DT adalah metode untuk memprediksi nilai diskret dari fungsi target. Fungsi yang dipelajari direpresentasikan dalam bentuk decision tree. Tree dapat direpresentasikan juga dengan rules if-then. DT…

Berikut ini contoh dari learning task T, dengan pengukuran performance P, berbasis pengalaman E. T: Bermain catur P: Persentase game yang dimenangkan E: Pengalaman Berlatih melawan diri sendiri T: Pengenalan kata dari tulisan tangan P: Persentasi jumlah kata yang berhasil diklasifikasi dengan benar E: Database gambar-gambar kata dari tulisan tangan yang telah diberi label oleh…

Proses Learning adalah generalization. Maksudnya kita menggunakan pengalaman masa lalu yang telah kita miliki, kemudian menggunakan pengalaman tersebut untuk masalah yang dihadapi saat ini jika kondisinya dianggap serupa. Caranya dengan melakukan generalisasi. Contohnya di masa lalu saya pernah makan apel, ternyata setelah makan apel itu tenggorokan saya gatal. Dari kejadian itu otak kita menyimpulkan bahwa…