Algoritma pengoptimalan, seperti Gradient Descent, adalah kunci dalam melatih model ML. Aljabar digunakan untuk menghitung gradien dari fungsi kerugian, yang kemudian digunakan untuk memperbarui parameter model dalam arah yang mengurangi kesalahan.
Kesimpulan
Aljabar adalah fondasi teknologi machine learning. Tanpa pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep aljabar, kemajuan dalam bidang machine learning tidak akan mungkin terjadi. Dengan memahami peran aljabar sebagai motor penggerak di balik ML, kita dapat mengaplikasikan teknik-teknik ML dengan lebih efektif dan inovatif.Dengan begitu, aljabar tidak hanya menjadi kunci dalam memahami machine learning, tetapi juga menjadi kunci bagi inovasi dan perkembangan teknologi di masa depan.
Daftar Pustaka
Herdiana, Y. (2022). PENERAPAN MACHINE LEARNING DENGAN MODEL LINEAR REGRESSION TERHADAP ANALISIS KUALITAS HASIL PETIK THE DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII KEBUN SEDEP. COMPUTING| Jurnal Informatika, 9(01), 1-9.
Theodorus, D., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Machine Learning Rekomendasi Produk dalam Penjualan Menggunakan Metode Item-Based Collaborative Filtering. Jurnal Informasi dan Teknologi, 202-208.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H
