Matematika di balik pembelajaran mesin

Regresi dalam pembelajaran mesin melibatkan pemahaman hubungan antara variabel atau fitur independen dan variabel atau hasil dependen. Tujuan utama regresi adalah untuk memprediksi hasil yang berkelanjutan berdasarkan hubungan yang terjalin antar variabel.

Pembelajaran mesin telah merevolusi cara kita mengekstrak wawasan dan membuat prediksi dari data. Di antara berbagai teknik yang digunakan dalam bidang ini, regresi merupakan pendekatan mendasar.

Model regresi memainkan peran penting dalam analisis prediktif, memungkinkan kita memperkirakan tren dan memprediksi hasil dengan akurasi luar biasa. Dengan memanfaatkan data pelatihan berlabel, model ini mempelajari pola mendasar dan hubungan antara fitur masukan dan hasil yang diinginkan. Pengetahuan ini memberdayakan model untuk membuat prediksi yang tepat untuk data baru dan belum terlihat, membuka banyak kemungkinan di berbagai domain seperti keuangan, layanan kesehatan, ritel, dan banyak lagi.

Apa yang dimaksud dengan regresi dalam pembelajaran mesin?

Regresi, sebuah metode statistik, memainkan peran penting dalam memahami hubungan antara variabel atau fitur independen dan variabel atau hasil dependen. Setelah hubungan ini diperkirakan, prediksi hasil menjadi mungkin dilakukan. Dalam bidang pembelajaran mesin, regresi merupakan bidang studi yang penting dan merupakan komponen penting dari model perkiraan.

Dengan memanfaatkan regresi sebagai sebuah pendekatan, hasil yang berkelanjutan dapat diprediksi, sehingga memberikan wawasan berharga untuk peramalan dan prediksi hasil dari data.

Regresi dalam pembelajaran mesin biasanya melibatkan pembuatan garis yang paling sesuai melalui titik data, yang bertujuan untuk meminimalkan jarak antara setiap titik dan garis untuk mencapai kesesuaian yang optimal. Teknik ini memungkinkan estimasi hubungan antar variabel secara akurat, memfasilitasi prediksi yang tepat, dan pengambilan keputusan yang tepat.

Sehubungan dengan klasifikasi, regresi merupakan salah satu aplikasi utama pembelajaran mesin yang diawasi. Meskipun klasifikasi melibatkan kategorisasi objek berdasarkan fitur yang dipelajari, regresi berfokus pada perkiraan hasil yang berkelanjutan. Baik klasifikasi maupun regresi adalah masalah pemodelan prediktif yang mengandalkan data pelatihan masukan dan keluaran berlabel. Pelabelan yang akurat sangat penting karena memungkinkan model memahami hubungan antara fitur dan hasil.

Analisis regresi banyak digunakan untuk memahami hubungan antara berbagai variabel independen dan variabel dependen atau hasil. Model yang dilatih dengan teknik regresi digunakan untuk meramalkan dan memprediksi tren dan hasil. Model ini memperoleh pengetahuan tentang hubungan antara data masukan dan keluaran melalui data pelatihan berlabel, sehingga memungkinkan model tersebut memperkirakan tren masa depan, memprediksi hasil dari data yang tidak terlihat, atau menjembatani kesenjangan dalam data historis.

Pembelajaran mesin yang diawasi harus dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa data pelatihan yang diberi label mewakili populasi secara keseluruhan. Jika data pelatihan kurang representatif, model prediktif mungkin menjadi terlalu cocok dengan data yang tidak secara akurat mencerminkan data baru dan yang belum terlihat, sehingga menyebabkan prediksi yang tidak akurat pada saat penerapan. Mengingat sifat analisis regresi, penting untuk memilih fitur yang tepat untuk memastikan pemodelan yang akurat.

Jenis regresi dalam pembelajaran mesin

Ada berbagai jenis regresi dalam pembelajaran mesin yang dapat dimanfaatkan. Algoritme ini berbeda dalam hal jumlah variabel independen yang dipertimbangkan dan jenis data yang diproses. Selain itu, berbagai jenis model regresi pembelajaran mesin mengasumsikan hubungan yang berbeda antara variabel independen dan dependen. Teknik regresi linier, misalnya, mengasumsikan hubungan linier dan mungkin tidak cocok untuk kumpulan data dengan hubungan nonlinier.

Berikut beberapa jenis regresi yang umum dalam pembelajaran mesin:

• Regresi linier sederhana: Teknik ini melibatkan pembuatan garis lurus di antara titik-titik data untuk meminimalkan kesalahan antara garis dan data. Ini adalah salah satu bentuk regresi paling sederhana dalam pembelajaran mesin, dengan asumsi hubungan linier antara variabel terikat dan satu variabel bebas. Regresi linier sederhana mungkin menghadapi outlier karena ketergantungannya pada garis lurus yang paling sesuai.
• Regresi linier berganda: Regresi linier berganda digunakan jika melibatkan beberapa variabel independen. Regresi polinomial adalah salah satu contoh teknik regresi linier berganda. Ini menawarkan kesesuaian yang lebih baik dibandingkan dengan regresi linier sederhana ketika beberapa variabel independen dipertimbangkan. Garis yang dihasilkan, jika diplot dalam dua dimensi, akan melengkung untuk mengakomodasi titik data.
• Regresi logistik: Regresi logistik digunakan ketika variabel terikat dapat memiliki salah satu dari dua nilai, seperti benar atau salah, berhasil atau gagal. Hal ini memungkinkan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel dependen. Model regresi logistik memerlukan nilai keluaran biner dan menggunakan kurva sigmoid untuk memetakan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas.

Jenis teknik regresi ini memberikan alat yang berharga untuk menganalisis hubungan antar variabel dan membuat prediksi dalam berbagai aplikasi pembelajaran mesin.

Interaksi regresi dalam pembelajaran mesin

Regresi dalam pembelajaran mesin terutama digunakan untuk analisis prediktif, yang memungkinkan perkiraan tren dan prediksi hasil. Dengan melatih model regresi untuk memahami hubungan antara variabel independen dan suatu hasil, berbagai faktor yang berkontribusi terhadap hasil yang diinginkan dapat diidentifikasi dan dianalisis. Model-model ini dapat diterapkan dalam berbagai situasi dan dapat dimanfaatkan dalam beberapa cara.

Salah satu kegunaan utama regresi dalam model pembelajaran mesin adalah memprediksi hasil berdasarkan data baru dan belum terlihat. Dengan melatih model pada data berlabel yang menangkap hubungan antara fitur data dan variabel dependen, model tersebut dapat membuat prediksi akurat untuk skenario masa depan. Misalnya, organisasi dapat menggunakan pembelajaran mesin regresi untuk memprediksi penjualan bulan depan dengan mempertimbangkan berbagai faktor. Di bidang medis, model regresi dapat memperkirakan tren kesehatan masyarakat umum selama periode tertentu.

Model regresi dilatih menggunakan teknik pembelajaran mesin terawasi, yang biasanya digunakan dalam masalah klasifikasi dan regresi. Dalam klasifikasi, model dilatih untuk mengkategorikan objek berdasarkan fiturnya, seperti pengenalan wajah atau deteksi email spam. Regresi, di sisi lain, berfokus pada memprediksi hasil yang berkelanjutan, seperti perubahan gaji, harga rumah, atau penjualan eceran. Kekuatan hubungan antara fitur data dan variabel keluaran ditangkap melalui data pelatihan berlabel.

Analisis regresi membantu mengidentifikasi pola dan hubungan dalam kumpulan data, sehingga memungkinkan penerapan wawasan ini pada data baru dan yang belum terlihat. Oleh karena itu, regresi memainkan peran penting dalam aplikasi terkait keuangan, di mana model dilatih untuk memahami hubungan antara berbagai fitur dan hasil yang diinginkan. Ini memfasilitasi perkiraan kinerja portofolio, biaya saham, dan tren pasar. Namun, penting untuk mempertimbangkan kemampuan menjelaskan model pembelajaran mesin, karena model tersebut memengaruhi proses pengambilan keputusan organisasi, dan memahami alasan di balik prediksi menjadi hal yang sangat penting.

Regresi dalam model pembelajaran mesin umum digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk:

Meramalkan hasil yang berkelanjutan: Model regresi digunakan untuk memprediksi hasil berkelanjutan seperti harga rumah, harga saham, atau penjualan. Model ini menganalisis data historis dan mempelajari hubungan antara fitur masukan dan hasil yang diinginkan, sehingga memungkinkan prediksi yang akurat.

Memprediksi keberhasilan penjualan ritel dan pemasaran: Model regresi membantu memprediksi keberhasilan penjualan ritel atau kampanye pemasaran di masa depan. Dengan menganalisis data masa lalu dan mempertimbangkan faktor-faktor seperti demografi, pengeluaran iklan, atau tren musiman, model ini membantu mengalokasikan sumber daya secara efektif dan mengoptimalkan strategi pemasaran.

Memprediksi tren pelanggan/pengguna: Model regresi digunakan untuk memprediksi tren pelanggan atau pengguna pada platform seperti layanan streaming atau situs web e-commerce. Dengan menganalisis perilaku pengguna, preferensi, dan berbagai fitur, model ini memberikan wawasan untuk rekomendasi yang dipersonalisasi, iklan bertarget, atau strategi retensi pengguna.

Membangun hubungan dalam kumpulan data: Analisis regresi digunakan untuk menganalisis kumpulan data dan membangun hubungan antara variabel dan keluaran. Dengan mengidentifikasi korelasi dan memahami dampak berbagai faktor, regresi dalam pembelajaran mesin membantu mengungkap wawasan dan menginformasikan proses pengambilan keputusan.

Memprediksi suku bunga atau harga saham: Model regresi dapat diterapkan untuk memprediksi tingkat suku bunga atau harga saham dengan mempertimbangkan berbagai faktor. Model ini menganalisis data pasar historis, indikator ekonomi, dan variabel relevan lainnya untuk memperkirakan tren masa depan dan membantu pengambilan keputusan investasi.

Membuat visualisasi deret waktu: Model regresi digunakan untuk membuat visualisasi deret waktu, yang mana data diplot dari waktu ke waktu. Dengan memasangkan garis regresi atau kurva pada titik data, model ini memberikan representasi visual tren dan pola, membantu interpretasi dan analisis data yang bergantung pada waktu.

Ini hanyalah beberapa contoh penerapan umum di mana regresi dalam pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam membuat prediksi, mengungkap hubungan, dan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Regresi vs klasifikasi dalam pembelajaran mesin

Regresi dan klasifikasi adalah dua tugas utama dalam pembelajaran mesin yang diawasi, tetapi keduanya memiliki tujuan yang berbeda:

Regresi berfokus pada memprediksi nilai numerik berkelanjutan sebagai keluaran. Tujuannya adalah untuk membangun hubungan antara variabel masukan (disebut juga variabel atau fitur independen) dan variabel target berkelanjutan (juga dikenal sebagai variabel dependen atau hasil). Model regresi belajar dari data pelatihan berlabel untuk memperkirakan hubungan ini dan membuat prediksi untuk data baru yang belum terlihat.

Contoh tugas regresi mencakup prediksi harga rumah, harga pasar saham, atau perkiraan suhu.

Klasifikasi, di sisi lain, berkaitan dengan prediksi label kategoris atau keanggotaan kelas. Tugasnya melibatkan penetapan titik data masukan ke kelas atau kategori yang telah ditentukan berdasarkan fiturnya. Keluaran model klasifikasi bersifat diskrit dan mewakili label kelas atau probabilitas kelas.

Contoh tugas klasifikasi mencakup deteksi spam email (klasifikasi biner) atau pengenalan gambar (klasifikasi multikelas). Model klasifikasi belajar dari data pelatihan berlabel dan menggunakan berbagai algoritma untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat.

---

Membuat kecerdasan buatan 101

---

Meskipun regresi dan klasifikasi merupakan tugas pembelajaran yang diawasi dan memiliki kesamaan dalam hal penggunaan data pelatihan berlabel, keduanya berbeda dalam hal sifat keluaran yang dihasilkannya. Regresi dalam pembelajaran mesin memprediksi nilai numerik berkelanjutan, sedangkan klasifikasi menetapkan titik data ke kelas atau kategori terpisah.

Pilihan antara regresi dan klasifikasi bergantung pada masalah yang dihadapi dan sifat variabel target. Jika hasil yang diinginkan adalah nilai kontinu, maka regresi dapat dilakukan. Jika hasilnya melibatkan kategori atau label kelas yang terpisah, klasifikasi lebih tepat.

Bidang pekerjaan yang menggunakan regresi dalam pembelajaran mesin

Regresi dalam pembelajaran mesin banyak dimanfaatkan oleh perusahaan di berbagai industri untuk mendapatkan wawasan berharga, membuat prediksi akurat, dan mengoptimalkan operasi mereka. Di sektor keuangan, bank dan perusahaan investasi mengandalkan model regresi untuk memperkirakan harga saham, memprediksi tren pasar, dan menilai risiko yang terkait dengan portofolio investasi. Model-model ini memungkinkan lembaga keuangan untuk membuat keputusan yang tepat dan mengoptimalkan strategi investasi mereka.

Raksasa e-commerce 'like' Amazon dan Alibaba banyak menggunakan regresi dalam pembelajaran mesin untuk memprediksi perilaku pelanggan, mempersonalisasi rekomendasi, mengoptimalkan strategi penetapan harga, dan memperkirakan permintaan produk. Dengan menganalisis data pelanggan dalam jumlah besar, perusahaan-perusahaan ini dapat memberikan pengalaman belanja yang dipersonalisasi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memaksimalkan penjualan.

Dalam majalah industri kesehatan, regresi digunakan oleh organisasi untuk menganalisis data pasien, memprediksi hasil penyakit, mengevaluasi efektivitas pengobatan, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya. Dengan memanfaatkan model regresi, penyedia layanan kesehatan dan perusahaan farmasi dapat meningkatkan pelayanan pasien, mengidentifikasi individu yang berisiko tinggi, dan mengembangkan intervensi yang ditargetkan.

Rantai ritel, Seperti Walmart dan target, memanfaatkan regresi untuk memperkirakan penjualan, mengoptimalkan pengelolaan inventaris, dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pembelian konsumen. Wawasan ini memungkinkan pengecer untuk mengoptimalkan penawaran produk, strategi penetapan harga, dan kampanye pemasaran mereka untuk memenuhi permintaan pelanggan secara efektif.

Perusahaan logistik dan transportasi 'like' UPS dan FedEx memanfaatkan regresi untuk mengoptimalkan rute pengiriman, memprediksi waktu pengiriman, dan meningkatkan manajemen rantai pasokan. Dengan menganalisis data historis dan mempertimbangkan berbagai faktor, perusahaan-perusahaan ini dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Agen pemasaran dan periklanan mengandalkan model regresi untuk menganalisis data pelanggan, memprediksi kinerja kampanye, mengoptimalkan pengeluaran pemasaran, dan menargetkan segmen pelanggan tertentu. Wawasan ini memungkinkan mereka menyesuaikan strategi pemasaran, meningkatkan efektivitas kampanye, dan memaksimalkan laba atas investasi.

Perusahaan asuransi memanfaatkan regresi untuk menilai faktor risiko, menentukan harga premi, dan memprediksi hasil klaim berdasarkan data historis dan karakteristik pelanggan. Dengan memanfaatkan model regresi, perusahaan asuransi dapat menilai risiko secara akurat, membuat keputusan penjaminan berdasarkan data, dan mengoptimalkan strategi penetapan harga mereka.

Perusahaan energi dan utilitas menerapkan regresi untuk memperkirakan permintaan energi, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan memprediksi kegagalan peralatan. Wawasan ini memungkinkan mereka mengelola proses produksi, distribusi, dan pemeliharaan energi secara efisien, sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi operasional dan penghematan biaya.

Perusahaan telekomunikasi menggunakan regresi untuk menganalisis data pelanggan, memprediksi churn pelanggan, mengoptimalkan kinerja jaringan, dan memperkirakan permintaan layanan. Model ini membantu perusahaan telekomunikasi meningkatkan retensi pelanggan, meningkatkan kualitas layanan, dan mengoptimalkan perencanaan infrastruktur jaringan.

Raksasa teknologi menyukainya Google, Microsoft, dan Facebook sangat bergantung pada regresi dalam pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan algoritme penelusuran, meningkatkan sistem rekomendasi, dan meningkatkan pengalaman pengguna di seluruh platform mereka. Perusahaan-perusahaan ini terus menganalisis data dan perilaku pengguna untuk memberikan konten yang dipersonalisasi dan relevan kepada penggunanya.

Membungkus

Regresi dalam pembelajaran mesin berfungsi sebagai teknik yang ampuh untuk memahami dan memprediksi hasil yang berkelanjutan. Dengan kemampuan membangun hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, model regresi telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam bidang analisis prediktif.

Dengan memanfaatkan data pelatihan berlabel, model ini dapat memberikan wawasan berharga dan perkiraan akurat di berbagai domain, termasuk keuangan, layanan kesehatan, dan penjualan.

Beragam jenis model regresi yang tersedia, seperti regresi linier sederhana, regresi linier berganda, dan regresi logistik, menawarkan fleksibilitas dalam menangkap hubungan yang berbeda dan mengoptimalkan akurasi prediksi.

Ketika kami terus memanfaatkan potensi regresi dalam pembelajaran mesin, dampaknya terhadap pengambilan keputusan dan perkiraan pasti akan membentuk masa depan praktik berbasis data.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/