Pengklasifikasi dalam konteks pembelajaran mesin adalah model yang dilatih untuk memprediksi kategori atau kelas dari titik data masukan tertentu. Ini adalah konsep mendasar dalam pembelajaran terawasi, di mana algoritme belajar dari data pelatihan berlabel untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat. Pengklasifikasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti deteksi spam, analisis sentimen, pengenalan gambar, dan banyak lagi.
Ada beberapa jenis pengklasifikasi, yang masing-masing memiliki karakteristik dan kesesuaiannya sendiri untuk berbagai jenis data dan tugas. Beberapa jenis pengklasifikasi yang umum mencakup regresi logistik, mesin vektor dukungan, pohon keputusan, hutan acak, dan jaringan saraf. Setiap pengklasifikasi memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, sehingga cocok untuk skenario tertentu.
Regresi logistik adalah pengklasifikasi linier yang memprediksi probabilitas hasil biner. Ini banyak digunakan untuk tugas klasifikasi biner seperti memprediksi apakah sebuah email adalah spam atau bukan. Mesin vektor pendukung (SVM) efektif untuk tugas klasifikasi linier dan nonlinier dengan menemukan hyperplane yang paling baik memisahkan kelas-kelas dalam ruang fitur.
Pohon keputusan adalah struktur mirip pohon dimana setiap simpul internal mewakili suatu fitur, setiap cabang mewakili keputusan berdasarkan fitur tersebut, dan setiap simpul daun mewakili label kelas. Hutan acak adalah kumpulan pohon keputusan yang meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan hasil dari beberapa pohon. Jaringan saraf, khususnya model pembelajaran mendalam, adalah pengklasifikasi yang sangat fleksibel yang dapat mempelajari pola kompleks dari data, sehingga cocok untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan.
Proses pelatihan pengklasifikasi melibatkan memasukkan data berlabel ke dalam model, sehingga memungkinkan model mempelajari pola dan hubungan antara fitur masukan dan kelas target. Model tersebut kemudian dievaluasi pada kumpulan data terpisah yang disebut kumpulan pengujian untuk menilai kinerjanya dalam membuat prediksi yang akurat. Metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1 biasanya digunakan untuk mengevaluasi kinerja pengklasifikasi.
Dalam konteks Google Cloud Machine Learning, pengklasifikasi dapat dilatih dan diterapkan menggunakan AI Platform Google Cloud. Platform ini menyediakan alat dan infrastruktur untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar. Dengan prediksi tanpa server, pengguna dapat dengan mudah membuat prediksi pada data baru tanpa perlu mengelola server atau infrastruktur, sehingga memungkinkan integrasi model pembelajaran mesin ke dalam sistem produksi dengan lancar.
Pengklasifikasi adalah komponen penting dari sistem pembelajaran mesin yang memungkinkan tugas kategorisasi dan prediksi otomatis. Memahami berbagai jenis pengklasifikasi dan penerapannya sangat penting untuk membangun solusi pembelajaran mesin yang efektif.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
- Apa itu TensorBoard?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning