Algoritma Support Vector Machine.pdf
0 likes•537 views
Dokumen ini membahas tentang algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam konteks machine learning, termasuk cara kerja, kelebihan, dan kekurangannya. SVM merupakan metode klasifikasi supervised yang efektif untuk menangani data nonlinear dengan cara mencari hyperplane dengan margin terbesar. Penerapan SVM meliputi identifikasi suara, deteksi tulisan tangan, dan pengenalan objek.
Algoritma Support Vector Machine.pdf
- 1. D-IV Rekayasa Perangkat Lunak - Teknik Informatika ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Elvi Rahmi, S.T., M.Kom. [email protected]
- 3. Opel Astra METODE MACHINE LEARNING Machine Learning Presentation 2023 Supervised Learning Tipe machine learning yang memerlukan data yang sudah diberi label untuk melakukan prediksi. Contoh: Pada kasus klasifikasi gambar, mesin diberi serangkaian gambar mobil dan truk yang telah diberi label. Setelah melatih mesin, mesin dapat memprediksi dengan tepat apakah gambar yang diberikan adalah mobil atau truk. Mobil Truk ?
- 4. METODE MACHINE LEARNING Machine Learning Presentation 2023 Supervised Learning Tipe machine learning yang memerlukan data yang sudah diberi label untuk melakukan prediksi. Algoritma: Support Vector Machine (SVM), Regresi Linear, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Random Forest, Neural Networks, Decision Tree.
- 5. SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Machine Learning Presentation 2023 Metode klasifikasi jenis terpandu (supervised) karena ketika proses pelatihan, diperlukan target pembelajaran tertentu. SVM merupakan algoritma yang bekerja menggunakan pemetaan nonlinear untuk mengubah data pelatihan asli ke dimensi yang lebih tinggi. SVM muncul pertama kali pada tahun 1992 oleh Vladimir Vapnik bersama Bernhard Boser dan Isabelle Guyon. SVM adalah algoritma supervised untuk klasifikasi yang bekerja dengan cara mencari hyperplane dengan margin terbesar. SVM sudah ada sejak tahun 1960an (termasuk karya awal oleh vapnik dan Alexei Chervonenkis pada teori belajar statistik). SVM dapat digunakan untuk prediksi dan klasifikasi.
- 6. SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Machine Learning Presentation 2023 Kelebihan Kekurangan Waktu pelatihan SVM kebanyakan lambat, tetapi metode ini sangat akurat karena kemampuannya untuk menangani model- model nonlinear yang kompleks. SVM kurang rentan terhadap overfitting dibandingkan metode lainnya. Underfitting berarti model memiliki skor akurasi yang rendah pada data training dan data testing. Overfitting memiliki skor akurasi tinggi pada data training, tetapi skor rendah pada data testing. Ini berarti model yang dibuat tidak digeneralisasi.
- 7. SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Machine Learning Presentation 2023 Penerapan Identifikasi suara Deteksi tulisan tangan Pengenalan obyek dll
- 11. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Support Vectors Hyperplane (Max) Margin
- 12. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Support Vectors Hyperplane (Max) Margin Dua data yang memiliki jarak terdekat yang berasal dari kelas atau kelompok yang berbeda.
- 13. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023
- 14. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023
- 15. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Support Vectors Hyperplane (Max) Margin Dua data yang memiliki jarak terdekat yang berasal dari kelas atau kelompok yang berbeda. Garis pembatas antar support vectors.
- 16. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023
- 17. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Support Vectors Hyperplane (Max) Margin Dua data yang memiliki jarak terdekat yang berasal dari kelas atau kelompok yang berbeda. Garis pembatas antar support vectors. Jarak antara support vectors dengan hyperplane.
- 18. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023
- 19. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 BAGAIMANA JIKA DATA TIDAK LINEAR?
- 20. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023
- 21. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SVM Kernel Trick Dimensi Baru
- 22. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SVM Kernel Trick Dimensi Baru
- 23. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SVM Kernel Trick Dimensi Baru hyperplane
- 24. SUPPORT VECTOR MACHINE (CARA KERJA) Machine Learning Presentation 2023 SVM Kernel Trick Dimensi Baru hyperplane
- 25. SUPPORT VECTOR MACHINE Machine Learning Presentation 2023 https://santosa.files.wordpress.com