Gradient descent adalah algoritma optimasi yang digunakan untuk meminimalkan fungsi kerugian dalam pembelajaran mesin. Dengan menghitung turunan fungsi kerugian terhadap parameter model, algoritma ini memperbarui parameter secara iteratif untuk menemukan nilai yang meminimalkan kesalahan prediksi.
Statistik
Statistik adalah inti dari banyak algoritma pembelajaran mesin, terutama dalam hal pengambilan keputusan berdasarkan data sampel. Teknik seperti regresi linier, regresi logistik, dan analisis varians (ANOVA) bergantung pada prinsip-prinsip statistik untuk membuat prediksi dan mengukur ketidakpastian.
Contoh: Regresi Linier
Regresi linier adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Dalam konteks pembelajaran mesin, ini digunakan untuk membuat prediksi kontinu berdasarkan data historis.
Teori Probabilitas
Teori probabilitas digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam pembelajaran mesin. Model probabilistik, seperti jaringan Bayes dan mesin vektor pendukung (Support Vector Machines), menggunakan prinsip-prinsip probabilitas untuk membuat prediksi dan keputusan berdasarkan data yang tidak pasti atau bervariasi.
Contoh: Jaringan Bayes
Jaringan Bayes adalah model grafis yang merepresentasikan hubungan probabilistik antara variabel. Digunakan dalam berbagai aplikasi seperti diagnosis medis dan deteksi anomali, model ini memungkinkan pemodelan ketidakpastian dan inferensi probabilistik.
Kesimpulan
Kesimpulan yang bisa kita ambil yaitu matematika adalah fondasi dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Dari aljabar linear dan kalkulus hingga statistik dan teori probabilitas, setiap cabang matematika berkontribusi pada pengembangan dan optimasi algoritma AI. Pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep matematika ini sangat penting bagi para peneliti dan praktisi AI untuk menciptakan solusi yang inovatif dan efisien.
