Mohon tunggu...
Samuel DonovanSitungkir
Samuel DonovanSitungkir Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa Universitas Airlangga

Belajar Sains Data

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Mengoptimalkan Pemodelan Prediktif dalam Sains Data Melalui Teknik Ilmu Material Tingkat Lanjut

8 Mei 2024   01:12 Diperbarui: 8 Mei 2024   01:26 121
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Di era digital yang kaya akan data, data memegang peranan penting dalam pengambilan keputusan. Kemampuan untuk membuat prediksi yang akurat berdasarkan data yang kompleks menjadi semakin penting dalam berbagai bidang mulai dari sains hingga industri. 

Sains data adalah ilmu yang sangat efektif untuk mengatasi tantangan ini dengan menggunakan teknik analisis data untuk menghasilkan pemahaman yang berguna dari informasi yang tersedia. Namun, keakuratan prediksi model ilmu data tidak selalu mencapai tingkat yang diinginkan, terutama ketika data yang tersedia sangat besar dan kompleks. 

Di sinilah teknik dari ilmu material tingkat lanjut memegang peranan penting. Dengan memberikan pengetahuan tentang struktur dan perilaku material pada tingkat atom dan molekul, teknik ini dapat mengoptimalkan model prediktif dalam ilmu data, meningkatkan akurasi, keunggulan, dan generalisasi model.

Definisi Pemodelan Prediktif

Pemodelan prediktif adalah penggunaan algoritma dan metode statistika tingkat lanjut untuk menganalisis data tentang historis perilaku dan hasil di masa depan. Pemodelan prediktif menggunakan statistik dan hasil yang diketahui untuk memproses dan membuat model yang dapat digunakan untuk memprediksi. 

Dalam beberapa kasus, model prediktif dapat membantu dalam deteksi anomali, pengoptimalan sumber daya, peningkatan pengalaman pengguna, pengurangan biaya, dan lain-lainnya. 

Pemodelan prediktif dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai algoritma machine learning yang tersedia dalam pustaka Scikit-learn, seperti regresi linear, regresi logistik, dan pengelompokan. 

Algoritma ini dapat dipilih berdasarkan tujuan analisis dan sifat data yang dianalisis. Namun, pemodelan prediktif ini memiliki beberapa hambatan, seperti data yang tidak lengkap, data yang kompleks, keterbatasan algoritma, sumber daya yang terbatas, serta keterbatasan biaya dan waktu.

Teknik Ilmu Material yang dapat Mengoptimalkan Pemodelan Prediktif dalam Sains Data

itb.ac.id
itb.ac.id

Teknik Ilmu Material adalah bidang ilmu yang mempelajari sifat material dan aplikasinya terhadap berbagai bidang ilmu dan teknik. Ilmu material tingkat lanjut mempelajari hubungan antara struktur material dan sifatnya, serta memahami proses-proses pembentukan material dan sifat-sifat material yang terkait. 

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun