Machine Studying (ML) adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan sistem untuk belajar dari information dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Namun, di balik setiap mannequin ML yang sukses, terdapat konsep statistik yang mendasari algoritma dan proses pembelajaran. Berikut adalah beberapa alasan mengapa statistik sangat penting dalam machine studying.
1. Pemahaman Information
Sebelum membangun mannequin ML, penting untuk memahami information yang tersedia. Statistik deskriptif, seperti imply, median, mode, dan standar deviasi, membantu kita merangkum dan memahami distribusi serta variabilitas information. Misalnya, mengetahui rata-rata dan varians dari fitur tertentu dapat memberikan wawasan awal tentang bagaimana information tersebut tersebar.
2. Preprocessing Information
Statistik memainkan peran penting dalam preprocessing information, termasuk normalisasi dan standarisasi. Misalnya, Z-score normalisasi menggunakan imply dan standar deviasi untuk mengubah information sehingga memiliki distribusi regular standar. Ini penting untuk algoritma ML yang sensitif terhadap skala information, seperti Ok-Nearest Neighbors (KNN) dan Assist Vector Machines (SVM).
3. Seleksi Fitur
Algoritma ML sering kali bekerja lebih baik dengan fitur yang relevan dan signifikan. Teknik seleksi fitur seperti Analisis Komponen Utama (PCA) dan Seleksi Fitur Berbasis Statistik (misalnya, uji-t atau ANOVA) membantu mengidentifikasi fitur yang paling berpengaruh, mengurangi dimensi information, dan meningkatkan kinerja mannequin.
4. Evaluasi Mannequin
Evaluasi mannequin ML memerlukan pemahaman statistik yang kuat. Metode evaluasi seperti k-fold cross-validation, yang membagi information menjadi okay subset untuk pelatihan dan pengujian, memastikan bahwa mannequin tidak overfitting. Selain itu, metrik evaluasi seperti ROC-AUC, akurasi, presisi, recall, dan F1-score memberikan gambaran tentang kinerja mannequin dari berbagai perspektif.
5. Inferensi dan Prediksi
Statistik memungkinkan kita untuk membuat inferensi dari information. Misalnya, regresi linier menggunakan statistik untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan independen, memungkinkan kita untuk membuat prediksi berdasarkan information baru. Teknik seperti Bayesian Inference menggunakan distribusi probabilitas untuk memperbarui keyakinan berdasarkan bukti baru.
6. Uji Hipotesis
Dalam machine studying, uji hipotesis digunakan untuk menentukan apakah hasil yang diamati adalah signifikan secara statistik. Misalnya, kita dapat menggunakan uji chi-kuadrat untuk memeriksa hubungan antara dua variabel kategori atau uji-t untuk membandingkan rata-rata dua grup. Ini membantu dalam membuat keputusan berdasarkan information dengan tingkat kepercayaan tertentu.
7. Pengendalian Kesalahan
Statistik juga membantu dalam mengendalikan tingkat kesalahan dalam prediksi mannequin. Teknik seperti Regularisasi (misalnya, Lasso dan Ridge Regression) menggunakan konsep statistik untuk menghindari overfitting dengan menambahkan penalti pada ukuran kompleksitas mannequin.