Apa itu Model Probabilistik dalam Pembelajaran Mesin?

TREND TEKNOLOGI – Model probabilistik adalah salah satu segmen terpenting dalam Pembelajaran Mesin, yang didasarkan pada penerapan kode statistik pada analisis data. Hal ini bermula dari salah satu pendekatan pertama pembelajaran mesin dan terus digunakan secara luas hingga saat ini. Variabel yang tidak teramati dipandang sebagai stokastik dalam model probabilistik, dan saling ketergantungan antara variabel dicatat dalam distribusi probabilitas gabungan. Hal ini memberikan dasar untuk merangkul pembelajaran apa adanya. Kerangka kerja probabilistik menguraikan pendekatan untuk merepresentasikan dan menerapkan reservasi model. Dalam analisis data ilmiah, prediksi memainkan peran yang dominan. Kontribusinya juga penting dalam pembelajaran mesin, komputasi kognitif, otomatisasi, dan kecerdasan buatan.

Model probabilistik ini memiliki banyak karakteristik yang mengagumkan dan cukup berguna dalam analisis statistik. Model ini memudahkan kita untuk memahami ketidakkonsistenan yang ada di sebagian besar data. Bahkan, model ini dapat dibangun secara hierarkis untuk membuat model yang rumit dari elemen-elemen dasar. Salah satu alasan utama mengapa pemodelan probabilistik begitu populer saat ini adalah karena model ini memberikan perlindungan alami terhadap overfitting dan memungkinkan inferensi yang sepenuhnya koheren atas bentuk-bentuk kompleks dari data.

Apa itu Pemodelan Probabilistik?

Pemodelan probabilistik adalah pendekatan statistik yang menggunakan pengaruh kejadian atau tindakan acak untuk memperkirakan kemungkinan hasil di masa mendatang. Ini adalah metode pemodelan kuantitatif yang memproyeksikan beberapa kemungkinan hasil yang bahkan mungkin melampaui apa yang telah terjadi baru-baru ini.

Pemodelan probabilistik mempertimbangkan situasi baru dan berbagai ketidakpastian tanpa meremehkan bahaya. Tiga komponen utama pemodelan probabilistik adalah distribusi probabilitas yang memadai, penggunaan informasi masukan yang benar untuk fungsi distribusi ini, dan penghitungan yang tepat untuk hubungan dan interaksi antara variabel. Kelemahan teknik pemodelan probabilistik adalah memerlukan pengembangan yang cermat, suatu proses yang bergantung pada beberapa asumsi dan data masukan yang besar.

Pentingnya Model ML Probabilistik

Salah satu keuntungan paling signifikan dari teknik pemodelan probabilistik adalah bahwa teknik ini memberikan pemahaman yang komprehensif tentang ketidakpastian yang terkait dengan prediksi. Dengan menggunakan metode ini, kita dapat dengan cepat menentukan seberapa yakin model pembelajaran seluler dan seberapa akurat prediksinya.

Contoh pengklasifikasi probabilistik yang menetapkan probabilitas 0,9 untuk kelas ‘Anjing’ menunjukkan bahwa pengklasifikasi cukup yakin bahwa hewan dalam gambar tersebut adalah seekor anjing. Pengklasifikasi ini sangat bergantung pada konsep ketidakpastian dan keyakinan yang berlawanan. Kenyataannya, pengklasifikasi ini sangat membantu ketika digunakan untuk aplikasi pembelajaran mesin utama seperti deteksi penyakit dan mengemudi otomatis. Lebih jauh lagi, hasil probabilistik akan bermanfaat untuk banyak pendekatan terkait Pembelajaran Mesin, seperti Pembelajaran Aktif.

Contoh Model Probabilistik

Model Linier Umum

Salah satu aplikasi pemodelan probabilistik yang lebih baik adalah model linier umum. Model ini sangat menggeneralisasi regresi linier menggunakan keluarga eksponensial. Hasil yang diharapkan dari faktor tertentu yang tidak diketahui (variabel respons, variabel acak) diprediksi oleh regresi linier biasa sebagai kombinasi linier dari kumpulan nilai yang diamati.

Ini berarti bahwa setiap perubahan pada prediktor menyebabkan perubahan pada variabel respons (yaitu model respons linear). Ini berguna ketika variabel respons dapat berfluktuasi tanpa henti di kedua arah atau ketika angka apa pun bervariasi dalam jumlah yang relatif kecil dibandingkan dengan varians dalam faktor prediktif, seperti tinggi badan manusia. Namun, asumsi ini tidak tepat untuk beberapa jenis variabel respons.

Pemodelan Garis Lurus

Model probabilistik garis lurus terkadang dikenal sebagai model regresi linier atau garis lurus yang paling sesuai. Ini adalah garis yang paling sesuai karena mencoba mengurangi ukuran semua komponen kesalahan yang berbeda. Model regresi linier dapat dihitung menggunakan spreadsheet dasar atau aplikasi perangkat lunak statistik apa pun. Namun, perhitungan dasar hanya bergantung pada beberapa variabel. Ini adalah implementasi lain yang didasarkan pada pemodelan probabilistik.

Cuaca dan Lalu Lintas

Cuaca dan lalu lintas adalah dua fenomena sehari-hari yang tidak dapat diprediksi dan tampaknya saling terkait. Anda semua tahu bahwa jika cuaca dingin dan salju turun, lalu lintas akan sangat sulit dan Anda akan tertahan untuk waktu yang lama. Kami bahkan dapat memperkirakan hubungan yang substansial antara cuaca bersalju dan kecelakaan lalu lintas yang lebih tinggi.

Berdasarkan data yang tersedia, kita dapat mengembangkan model matematika dasar kecelakaan lalu lintas sebagai fungsi cuaca bersalju untuk membantu analisis hipotesis kita. Semua model ini didasarkan pada pemodelan probabilistik. Ini adalah salah satu pendekatan yang paling efektif untuk menilai hubungan cuaca dan lalu lintas.

Algoritma Naif Bayes

Contoh pemodelan prediktif berikutnya adalah metode Naive Bayes. Ini adalah algoritma untuk pembelajaran terbimbing. Metode ini, yang didasarkan pada teorema Bayes, digunakan untuk mengatasi kesulitan penyortiran. Metode ini sebagian besar digunakan dalam klasifikasi teks menggunakan kumpulan data pelatihan berdimensi tinggi.

Algoritma Naive Bayes adalah salah satu algoritma Klasifikasi operasional yang paling mendasar dan efektif untuk membangun model pembelajaran mesin yang cepat yang dapat membuat prediksi cepat. Pengklasifikasi probabilistik adalah metode Naive Bayes. Metode ini menunjukkan bahwa metode ini meramalkan berdasarkan kemungkinan suatu objek. Berikut ini adalah beberapa contoh Algoritma Naive Bayes yang umum:

• Deteksi Spam
• Analisis Emosional
• Kategorisasi Artikel