Aljabar sebagai Motor Penggerak di Balik Machine Learning

Machine Learning merupakan suatu teknik dalam melakukan inferensi terhadap data dengan memakai pendekatan secara matematis. Poin utama Machine Learning yaitu dalam pembuatan suatu model (matematis) yang mereferensikan pola-pola data. Machine learning banyak memanfaatkan statistika dan aljabar linear. Ilmu aljabar sangatlah memegang peranan yang penting terhadap teknologi machine learning. Di era dimana kecerdasan buatan (artificial intelligence) semakin menjadi fokus utama, pemahaman yang mendalam tentang aljabar menjadi semakin penting. Penggunaan aljabar dalam teknologi tidak hanya terbataas pada komputasi sederhana, tetapi juga mencakup berbagai aplikasi kompleks yang membentuk basis dari banyak inovasi dan sistem teknologi canggih. Berikut ini adalah beberapa contoh kontribusi ilmu ajabar dalam teknologi machine learning.

Representasi Data

Dalam machine learning, data sering direpresentasikan dalam bentuk matriks dan vektor. Setiap contoh data dapat dianggap sebagai vektor dalam ruang fitur, sedangkan keseluruhan set data dapat direpresentasikan sebagai matriks di mana setiap baris mewakili satu contoh data.

Operasi Matriks dan Vektor

Aljabar linier, dengan operasi dasarnya seperti perkalian matriks, penjumlahan vektor, dan transposisi, menjadi inti dari banyak algoritma ML. Misalnya, operasi perkalian matriks sangat penting dalam menghitung transformasi linear dan memproses banyak contoh data sekaligus.

Neural Networks

Jaringan saraf tiruan (neural networks) adalah salah satu teknik utama dalam ML yang bergantung pada aljabar. Operasi pada matriks dan vektor adalah bagian integral dari pelatihan dan penggunaan neural networks. Perkalian matriks digunakan untuk menghitung input dan bobot pada setiap lapisan jaringan, sementara fungsi aktivasi diterapkan pada hasil secara elemen-demi-elemen.

Regresi dan Klasifikasi

Teknik-teknik dasar seperti regresi linier dan logistik juga bergantung pada aljabar. Dalam regresi linier, aljabar digunakan untuk menemukan garis terbaik yang mendekati data, sementara dalam regresi logistik, aljabar digunakan untuk menghitung probabilitas kelas yang mungkin.

Pengoptimalan

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.