Lebih dari tujuh puluh tahun telah berlalu sejak matematikawan Amerika ternama Samuel S. Wilks menyatakan dengan terkenal, "Pemikiran statistik suatu hari akan menjadi sama perlunya bagi kewarganegaraan yang efisien seperti kemampuan membaca dan menulis," memparafrasekan buku HG Wells, Mankind in the Making. Meskipun pernyataan ini mungkin agak berlebihan, pesan mendasarnya tentang pentingnya statistika tetap relevan di era informasi saat ini.
Sumber Gambar: The American Statistical Association
Dengan kemajuan teknologi yang pesat dan inovasi tanpa preseden, pembelajaran mesin dan Generative AI menjadi sorotan utama. Kemajuan ini sangat memengaruhi kehidupan pribadi kita dan memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data dalam skala besar.
Di tengah semua gaung seputar teknologi mutakhir ini, statistika tetap menjadi landasan bagi banyak terobosan dalam pembelajaran mesin. Ia tak terpisahkan dari hakikat data itu sendiri, yang menjadi fondasi semua teknologi baru yang menarik di sekitar kita.
Apa itu Pembelajaran Mesin Statistik?
Seintuitif namanya, pembelajaran mesin statistik melibatkan penggunaan teknik statistik untuk mengembangkan model yang dapat belajar dari data serta membuat prediksi atau keputusan.
Pada intinya, pembelajaran mesin statistik memadukan efisiensi komputasi dan adaptabilitas algoritma pembelajaran mesin dengan kemampuan inferensi dan pemodelan statistik. Anda mungkin pernah mendengar istilah teknis seperti pembelajaran terawasi (supervised), tidak terawasi (unsupervised), dan semi-terawasi– semuanya bergantung pada landasan statistik yang kuat.
Dengan menerapkan metode statistik, kita dapat mengekstraksi pola, hubungan, dan wawasan penting dari himpunan data yang rumit, sehingga meningkatkan efektivitas algoritma pembelajaran mesin.
Peran Statistika dalam Pembelajaran Mesin
Saya katakan bahwa pada dasarnya, statistika menyediakan kerangka teoretis tempat algoritma pembelajaran mesin dibangun. Sekarang, saya ingin melihat lebih dekat perbedaannya dan bagaimana keduanya menyatu.
Statistika adalah ilmu yang memungkinkan kita mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, menyajikan, dan mengorganisasi data. Ia menyediakan seperangkat alat untuk memahami pola dan tren, serta alat untuk membuat inferensi dan prediksi berdasarkan data. Saat kita berhadapan dengan himpunan data besar, statistika membantu kita memahami dan meringkas data, memungkinkan kita memaknai pola-pola yang kompleks.
Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah alat yang kuat yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkannya. Tujuan akhir pembelajaran mesin adalah menciptakan model yang dapat beradaptasi dan meningkat seiring waktu, serta melakukan generalisasi dari contoh spesifik ke kasus yang lebih luas.
Di sinilah keindahan perpaduan antara statistika dan pembelajaran mesin tampak nyata. Prinsip-prinsip statistika adalah pilar yang menyangga struktur pembelajaran mesin.
- Membangun model pembelajaran mesin: Statistika menyediakan metodologi dan prinsip untuk membuat model dalam pembelajaran mesin. Misalnya, model regresi linier memanfaatkan metode kuadrat terkecil untuk mengestimasi koefisien.
- Menafsirkan hasil: Konsep statistik memungkinkan kita menafsirkan hasil yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin. Ukuran seperti p-value, interval kepercayaan, R-kuadrat, dan lainnya memberikan perspektif statistik tentang kinerja model pembelajaran mesin.
- Memvalidasi model: Teknik statistik sangat penting untuk memvalidasi dan menyempurnakan model pembelajaran mesin. Misalnya, teknik seperti pengujian hipotesis, validasi silang, dan bootstrapping membantu kita mengukur kinerja model dan menghindari masalah seperti overfitting.
- Menopang teknik lanjut: Bahkan beberapa algoritma pembelajaran mesin yang lebih kompleks, seperti Neural Network, memiliki prinsip statistik di intinya. Teknik optimisasi, seperti gradient descent, yang digunakan untuk melatih model ini didasarkan pada teori statistik.
Hasilnya, pemahaman yang kuat tentang statistika tidak hanya memungkinkan kita untuk lebih baik membangun dan memvalidasi model pembelajaran mesin, tetapi juga memungkinkan kita menafsirkan keluarannya secara bermakna dan bermanfaat.
Mari kita lihat beberapa konsep statistik kunci yang sangat terkait dengan pembelajaran mesin. Anda dapat mempelajari lebih lanjut konsep-konsep ini di jalur keterampilan Statistics Fundamentals with Python kami untuk mendapatkan pengalaman langsung.
Probabilitas
Teori probabilitas sangat penting dalam pembelajaran mesin karena menyediakan dasar untuk memodelkan ketidakpastian dan membuat prediksi probabilistik. Bagaimana kita dapat mengukur kemungkinan berbagai hasil, kejadian, atau sekadar nilai numerik? Probabilitas membantu hal itu! Selain itu, sebaran probabilitas sangat penting dalam pembelajaran mesin dan membuat semua keajaiban terjadi.
Sebaran yang umum digunakan meliputi Gaussian (Normal), Bernoulli, Poisson, dan Eksponensial. Kami memiliki lembar contekan probabilitas yang praktis sebagai referensi cepat untuk aturan probabilitas.
Statistika deskriptif
Statistika deskriptif memungkinkan kita memahami karakteristik dan properti himpunan data. Ia membantu kita meringkas dan memvisualisasikan data, mengidentifikasi pola, mendeteksi pencilan, dan memperoleh wawasan awal yang menginformasikan pemodelan dan analisis selanjutnya.
Lembar contekan statistika deskriptif kami dapat membantu Anda mempelajari konsep-konsep ini
Ukuran tendensi sentral
Rata-rata, median, dan modus memberikan wawasan berharga tentang nilai sentral atau representatif dari suatu himpunan data. Dalam pembelajaran mesin, ketiganya membantu pra-pemrosesan data dengan membantu imputasi nilai yang hilang dan mengidentifikasi potensi pencilan.
Selama rekayasa fitur, ketiganya juga berguna untuk menangkap nilai tipikal atau paling sering yang memengaruhi kinerja model.
Varians dan simpangan baku
Varians dan simpangan baku mengukur sebaran atau dispersi titik data di sekitar tendensi sentral. Keduanya berfungsi sebagai indikator konsistensi dan variabilitas data dalam pembelajaran mesin.
Ukuran-ukuran ini berguna untuk pemilihan fitur atau reduksi dimensi, mengidentifikasi fitur dengan daya prediktif terbatas.
Selain itu, keduanya membantu menilai kinerja model dengan menganalisis variabilitas prediksi atau residual, memfasilitasi evaluasi dan perbandingan berbagai algoritma.
Ukuran sebaran
Rentang, rentang antarkuartil, dan persentil adalah ukuran sebaran yang menawarkan wawasan tentang distribusi nilai data. Ukuran-ukuran ini sangat berharga dalam deteksi pencilan, karena membantu mengidentifikasi dan menangani pencilan yang dapat sangat memengaruhi pelatihan dan prediksi model. Dalam kasus di mana data perlu ditransformasikan atau dinormalisasi untuk kinerja algoritma yang lebih baik, ukuran-ukuran ini dapat memberikan panduan.
Pengambilan sampel
Model pembelajaran mesin dilatih berdasarkan data sampel. Jika sampel tidak dipilih dengan cermat, keandalan model kita menjadi tidak pasti. Idealnya, kita berupaya memilih subset data yang representatif dari populasi yang lebih besar.
Menerapkan teknik pengambilan sampel yang tepat juga memastikan bahwa model pembelajaran mesin dilatih pada data yang beragam dan tidak bias, mendorong penggunaan teknologi yang etis dan bertanggung jawab.
Lihat kursus Sampling in Python kami untuk mempelajari lebih lanjut keterampilan yang kuat ini.
Estimasi
Teknik estimasi sangat penting dalam pembelajaran mesin untuk menentukan parameter populasi yang tidak diketahui berdasarkan data sampel. Teknik ini memungkinkan kita mengestimasi parameter model, mengevaluasi kinerja model, dan membuat prediksi tentang data yang belum terlihat.
Metode estimasi yang paling umum digunakan dalam pembelajaran mesin adalah estimasi Maximum Likelihood (ML), yang menemukan penaksir dari parameter yang tidak diketahui dengan memaksimalkan fungsi likelihood.
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis menyediakan pendekatan sistematis untuk mengevaluasi signifikansi hubungan atau perbedaan dalam tugas pembelajaran mesin. Ini memungkinkan kita menilai validitas asumsi, membandingkan model, dan membuat keputusan yang signifikan secara statistik berdasarkan bukti yang tersedia.
Validasi silang
Validasi Silang (CV) adalah teknik statistik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk menilai kinerja dan galat generalisasi suatu algoritma. Tujuan utamanya adalah mencegah overfitting, fenomena di mana model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi gagal melakukan generalisasi ke data yang belum terlihat.
Dengan membagi himpunan data menjadi beberapa subset dan secara iteratif melatih serta mengevaluasi model pada kombinasi yang berbeda, CV memberikan estimasi yang lebih andal tentang kinerja algoritma pada data yang belum terlihat.
Teknik Populer dalam Pembelajaran Mesin Statistik
Konsep statistik yang kompleks ini adalah langkah awal menuju algoritma pembelajaran mesin yang efektif. Sekarang mari jelajahi beberapa model pembelajaran mesin paling populer dan lihat bagaimana statistika membantu mencapai kemampuan mereka yang luar biasa.
Regresi linier
Regresi linier adalah istilah yang umum ditemui dalam literatur statistik, tetapi lebih dari sekadar itu. Ia juga dipandang sebagai algoritma pembelajaran terawasi yang menangkap keterkaitan antara variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas.
Statistika membantu mengestimasi koefisien, melakukan uji hipotesis, dan mengevaluasi signifikansi hubungan, memberikan wawasan berharga dan pemahaman yang lebih mendalam tentang data. Telusuri topik ini lebih lanjut melalui tutorial esensial regresi linier di Python kami atau di kursus Introduction to Regression in R.
Regresi logistik
Sama seperti regresi linier, regresi logistik adalah algoritma klasifikasi statistik yang mengestimasi probabilitas keluaran kategorikal berdasarkan variabel bebas. Dengan menerapkan fungsi logistik, algoritma ini memprediksi kemunculan suatu kelas tertentu.
Regresi logistik dan linier
Pohon keputusan
Pohon keputusan adalah algoritma serbaguna yang menggunakan statistika untuk membagi data berdasarkan fitur, menciptakan struktur seperti pohon untuk klasifikasi atau regresi. Algoritma ini intuitif, dapat ditafsirkan, dan menangani data kategorikal maupun numerik.
Pengukuran berbasis statistik, seperti impuritas Gini atau information gain, sering digunakan untuk memandu pemisahan selama proses pembentukan pohon.
Anda dapat mempelajari Decision Tree Classification in Python dalam tutorial terpisah, atau menjelajahi Decision Trees in Machine Learning Using R.
Random forest
Random Forest adalah metode pembelajaran ansambel yang meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan banyak pohon keputusan. Metode ini menggunakan pengambilan sampel untuk memilih subset fitur dan data secara acak dalam membangun pohon. Prediksi dari masing-masing pohon kemudian diagregasikan untuk membuat prediksi akhir.
Algoritma ini merupakan pilihan yang kuat karena memperkenalkan keragaman dan mengurangi overfitting. Penerapan keragaman memungkinkan model yang lebih tangguh dan komprehensif yang menangkap berbagai pola data, dan pengurangan overfitting memastikan model melakukan generalisasi dengan baik ke data yang belum terlihat, menjadikannya alat yang andal dan akurat untuk analitik prediktif.
Kami memiliki tutorial terpisah tentang klasifikasi random forest, yang membahas bagaimana dan kapan menggunakan teknik statistik ini dalam pembelajaran mesin.
Contoh klasifikasi random forest
Support vector machines (SVM)
SVM adalah algoritma yang kuat yang dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Ia menggunakan prinsip statistik untuk membuat batas antara kelompok titik data yang berbeda, sehingga lebih mudah membedakannya. Dengan mengoptimalkan batas ini, SVM mengurangi kemungkinan kesalahan dan meningkatkan akurasi secara keseluruhan.
Kami memiliki tutorial yang mengeksplorasi support vector machines dengan SciKit learn di Python, serta SVM di R.
K-nearest neighbors (KNN)
KNN adalah algoritma yang sederhana namun efektif yang digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan suara mayoritas dari tetangga terdekatnya. Algoritma ini cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi serta tidak memerlukan pelatihan.
Dalam KNN, ukuran statistik digunakan untuk menentukan kedekatan antar titik data, membantu mengidentifikasi tetangga terdekat. Suara mayoritas dari tetangga terdekat kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan atau memprediksi variabel target.
Sekali lagi, Anda dapat mengeksplorasi konsep KNN secara lebih rinci melalui tutorial K-Nearest Neighbors Classification dengan scikit-learn kami.
Penutup
Saat kita menavigasi era teknologi yang berkembang pesat dan pengambilan keputusan berbasis data, memperoleh pemahaman yang kuat tentang statistika menjadi sangat berharga untuk meningkatkan keterampilan pembelajaran mesin kita. Dengan menyelami dasar-dasar statistika, kita membuka gerbang untuk melepaskan potensi sejati pembelajaran mesin.
Baik Anda pemula maupun profesional berpengalaman, mulailah perjalanan belajar Anda hari ini dengan jalur Statistics Fundamentals with Python dan Machine Learning Fundamentals with Python untuk mempelajari lebih lanjut bidang menarik dari pembelajaran mesin statistik!
Sumber
- All of Statistics (A Concise Course in Statistical Inference) oleh Larry Wasserman
- The Elements of Statistical Learning oleh Jerome H. Friedman, Robert Tibshirani, dan Trevor Hastie
