Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
LSTM adalah jenis khusus dari RNN dan sangat mampu mempelajari dependensi jangka panjang. Mari kita coba memahami ketergantungan jangka panjang dengan sebuah contoh.
Misalkan Sahabat DQ telah membangun model untuk memprediksi kata berikutnya berdasarkan yang sebelumnya. Asumsikan Sahabat DQ mencoba memprediksi kata terakhir dalam kalimat, "matahari terbit di timur," kita tidak memerlukan konteks lebih lanjut, dan jelas istilah berikutnya adalah timur.
Dalam kasus seperti ini, di mana tidak ada banyak kesenjangan antara informasi yang relevan dan tempat yang membutuhkannya, RNN dapat mempelajari dan memprediksi output dengan mudah. Tetapi jika kita memiliki kalimat seperti, “Saya lahir di India. Saya berbicara bahasa Hindi dengan lancar”.
Prediksi semacam ini membutuhkan beberapa konteks dari kalimat sebelumnya tentang di mana seseorang dilahirkan, dan RNN mungkin tidak dapat mempelajari dan menghubungkan informasi dalam kasus seperti itu.
Deteksi anomali dalam data lalu lintas jaringan atau IDS (sistem deteksi intrusi), Peramalan deret waktu, Penyelesaian otomatis, analisis teks dan video, dan Pembuatan teks.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!
Ketika kita ingin berbicara tentang bahasa pemrograman di zaman yang serba digital ini, SQL dan Python termasuk dalam daftar bahasa yang wajib dipelajari oleh programmer, developer, data analyst, dan software engineer. Dengan adanya transformasi digital besar-besaran, memiliki keahlian lebih seperti ini dapat membuat Anda semakin menonjol dibandingkan kandidat lain. Jika Anda adalah pemula dan ingin memulai karir sebagai seorang programmer, ketahui perbedaan SQL dan Python di bawah ini.
SQL yang merupakan singkatan dari Structure Query Language, yakni bahasa pemrograman yang memungkinkan developer untuk mengatur dan menarik informasi dalam database, bahkan membuat database mereka sendiri. Banyak industri menyimpan informasi di dalam database menggunakan tabel dan bisa diambil menggunakan SQL.
Diakui sebagai bahasa pemrograman standar oleh International Organization of Standardization (ISO), SQL adalah salah satu keterampilan yang paling dicari di dalam dunia industri. Perusahaan Anda bisa saja menggunakan bahasa pemrograman lain, tapi Anda tetap akan membutuhkan SQL saat ingin mengambil data dari database.
Beberapa contoh database yang digunakan developer SQL antara lain:
Kelebihan SQL adalah mudah dipelajari oleh pemula. Menggunakan bahasa kueri dan bukannya bahasa pemrograman, sintaks yang digunakan SQL relatif lebih mudah dipahami dan mirip dengan kalimat dalam bahasa Inggris.
Python adalah bahasa pemrograman populer yang multifungsi, sebab bahasa pemrograman ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti pengembangan website dan software, analisis data, pengembangan gim, dan masih banyak lagi.
Karena mampu bekerja dan diintegrasikan di berbagai platform juga mudah dibaca, Python telah menjadi salah satu bahasa preferensi untuk mengeksplorasi data. Banyak industri menggunakan software, aplikasi, serta program yang ada di Python. Bagian terbaiknya, programmer dan developer bisa bisa menulis kode Python menggunakan text editor yang dapat memuat dan menyimpan teks menggunakan pengkodean karakter Unicode ASCII atau UTF-8.
Saat ini, komunitas pengguna Python sangat besar. Bahkan, pada 2018 peringkat IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) menunjukkan bahwa Python adalah bahasa pemrograman yang paling dicari. Python juga bersifat open source. Artinya, hak cipta semua versi modern Python berada di bawah lisensi kompatibel dengan GPL yang disertifikasi oleh open source initiative.
Apa Itu Algoritma decision tree?
Algoritma decision tree adalah sebuah metode untuk membuat keputusan berdasarkan serangkaian pertanyaan yang terstruktur dalam bentuk pohon keputusan. Setiap simpul pada pohon keputusan mewakili sebuah pertanyaan atau kondisi, dan setiap cabang dari simpul tersebut mewakili jawaban atau aksi yang diambil berdasarkan kondisi tersebut. Proses membuat keputusan dimulai dari simpul paling atas (root node) dan bergerak ke bawah pohon sesuai dengan jawaban atau kondisi yang dipilih pada setiap simpul. Algoritma decision tree biasa digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada. Misalnya, sebuah algoritma decision tree dapat digunakan untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli suatu produk berdasarkan fitur seperti usia, pendapatan, dan lokasi tempat tinggal.
Decision tree based sendiri adalah sebuah metode untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada analisis biner dari berbagai alternatif yang tersedia. Pada bot, decision tree based sering digunakan untuk membantu bot mengambil keputusan yang sesuai dengan situasi yang dihadapi.
Decision tree based biasanya terdiri dari pohon keputusan yang mewakili keputusan yang harus diambil dan alternatif yang tersedia. Setiap cabang dari pohon keputusan mewakili sebuah keputusan yang harus diambil, dan setiap ujung cabang mewakili sebuah aksi yang harus dilakukan. Ketika bot dihadapkan dengan situasi yang harus diantisipasi, ia akan mengikuti pohon keputusan untuk mencapai keputusan yang sesuai dengan situasi tersebut.
Multilayer Perceptron (MLP)
MLP adalah algoritma deep learning paling dasar dan juga salah satu teknik deep learning tertua. Algoritma ini digunakan oleh situs media sosial (Instagram, Facebook) untuk mengkompres data gambar. Itu secara signifikan membantu memuat gambar bahkan jika kekuatan jaringan tidak terlalu kuat. Aplikasi lain termasuk Digunakan dalam pengenalan gambar dan ucapan, kompresi data, dan juga untuk masalah klasifikasi.
Jika Sahabat DQ seorang pemula dalam pembelajaran mendalam dan baru saja mulai menjelajahinya, kami sarankan Sahabat DQ memulai dengan MLP. MLP dapat disebut sebagai bentuk jaringan syaraf Feedforward. Cara kerja MLP sama dengan yang kita bahas di atas dalam contoh data MNIST kita. Lapisan pertama mengambil input, dan yang terakhir menghasilkan output berdasarkan lapisan tersembunyi.
Setiap node terhubung ke setiap node pada lapisan berikutnya, sehingga informasi terus-menerus diumpankan antara beberapa lapisan, itulah sebabnya disebut sebagai jaringan feed-forward. Setiap lapisan tersembunyi diberi makan dengan beberapa bobot (nilai yang ditetapkan secara acak). Kombinasi bobot dan input dipasok ke fungsi aktivasi yang diteruskan lebih jauh ke lapisan berikutnya untuk menentukan output.
Jika kami tidak mencapai output yang diharapkan, kami menghitung kerugian (kesalahan) dan kami melacak kembali untuk memperbarui bobot. Ini merupakan proses berulang sampai diperoleh keluaran yang diprediksi (trial and error). Sangat penting dalam melatih model pembelajaran mendalam, karena bobot yang benar akan menentukan hasil akhir Sahabat DQ.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Apa itu Algoritma Quick Sort?
Algoritma Sorting merupakan algoritma yang menempatkan elemen list pada urutan tertentu. Urutan yang paling sering digunakan ialah urutan numerikal dan urutan lexicographical (Dalam matematika, urutan leksikografik, biasa dikenal sebagai urutan leksikal atau urutan alfabet, adalah bentuk umum dari urutan alfabet kata yang berdasarkan pada pengurutan huruf depan). Sorting yang efisien sangat dibutuhkan untuk mengoptimisasi penggunaan dari algoritma lain seperti pencarian dan penggabungan yang membutuhkan list terurut untuk berjalan dengan sempurna, yang juga sering digunakan untuk Canonicalisisasi (membakukan) data dan menghasilkan output yang dapat dibaca manusia.
Salah satu jenis algoritma sorting adalah Quick Sort. Quick Sort adalah salah satu algoritma pengurutan data yang paling cepat, yaitu dengan membagi list menggunakan sebuah pivot. Quick Sort juga menggunakan rekursif dalam algoritmanya. Data yang kurang dari pivot sudah ditentukan ditaruh disebelah kirinya pivot sedangkan data yang lebih besar dari pivot maka ditaruh disebelah kanan pivot.
#berikut adalah nilai” dari anak” di kelas LB01 urutkanlah dari yang terkecil hingga terbesar (70,55,45,50,30,68,100,98,42,12,54)
array=[70,55,45,50,30,68,100,98,42,12,54]
lbK = [] smD = [] lbB = [] if len(array) > 1: pivot = array[0] for x in array: if x < pivot: lbK.append(x) elif x == pivot: smD.append(x) elif x > pivot: lbB.append(x) a = lbK.sort() b = lbB.sort() print(lbK+smD+lbB)
[12, 30, 42, 45, 50, 54, 55, 68, 70, 98, 100]
MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
MARS adalah algoritma yang menggunakan polinomial spline untuk membangun decision tree. Algoritma ini biasanya digunakan untuk data yang memiliki atribut kontinu dan dapat menghandle data yang memiliki banyak atribut.
Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?
Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.
Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.
Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.
Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.
Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!
Kalian pasti pernah bahkan sering menjumpai berbagai jenis data khususnya data angka yang berantakan. Atau bahkan juga bingung bagaimana caranya mengurutkan data numerik dengan bahasa pemrograman. Tenang saja, algoritma sorting adalah jawabannya. Secara singkatnya sorting adalah metode untuk pengurutan data.
Secara garis besarnya, Sorting (Pengurutan) adalah suatu proses penyusunan kembali kumpulan objek menggunakan tata aturan tertentu. Sorting disebut juga sebagai suatu algoritma untuk meletakkan kumpulan elemen data ke dalam urutan tertentu berdasarkan satu atau beberapa kunci dalam tiap-tiap elemen. Pengurutan atau sorting merupakan proses dasar yang ada dalam sebuah algoritma dan struktur data. Penggunaan algoritma sorting dapat pula diaplikasikan pada algoritma Python.
Tujuan utama dari proses pengurutan atau sorting adalah untuk mengurutkan data berdasarkan keinginan baik itu dari yang terendah maupun yang tertinggi, sehingga data yang dihasilkan akan lebih terstruktur, teratur dan sesuai dengan kebutuhan.
Terdapat beberapa algoritma python yang cukup populer dalam mengurutkan data. Seperti misalnya insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort.
Tentunya pengaplikasian algoritma sorting pada algoritma python memiliki banyak keuntungannya. Hal yang paling utama dalam penggunaannya yakni untuk mempersingkat dalam penggunaan waktu dalam pembuatan proses program, karena jika saja tidak menggunakan sorting, bisa anda bayangkan kembali jika data yang anda buat lebih dari ratusan hingga ribuan, akankah anda akan mengurutkan data satu persatu hingga kesekian.
Dengan demikian, penggunaan algoritma sorting ini sangat memudahkan pengguna dan efisien untuk melakukan pengurutan data. Terlebih jika sewaktu-waktu ada beberapa kesalahan dalam metode penyortingan sangat mudah untuk mengubah proses pengurutannya karena metode sorting ini hanya menggunakan mungkin saja satu rumus utama yang digunakan untuk semua data.
Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai algoritma sorting dengan menggunakan Python. Artikel ini khusus dibuat teruntuk kalian para data lovers di bidang data untuk mengetahui penerapan algoritma sorting khususnya pada Python. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
Algoritma bubble sort cukup populer dan sederhana. Proses pada bubble sort dilakukan dengan pertukaran data di sebelahnya secara terus menerus hingga dalam suatu iterasi tertentu tidak ada lagi perubahan atau pertukaran. Algoritma bubble sort termasuk ke dalam kategori algoritma comparison sort, karena menggunakan perbandingan pada operasi antar elemen nya.
Analogi algoritma bubble sort :
Bandingkan nilai pada data ke satu dengan data ke dua
Apabila nilai data ke satu lebih besar dari data ke dua maka tukar posisinya
Kemudian data yang lebih besar tersebut dibandingkan lagi dengan data ketiga
Apabila data ke tiga lebih kecil dari data ke dua maka tukar posisinya
Dan begitu seterusnya hingga semua data yang ada menjadi terurut
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Algoritma selection sort merupakan pengurutan dengan konsep memilih elemen dengan nilai paling rendah dan menukar elemen tersebut dengan elemen ke i. Nilai dari i dimulai dari 1 ke n, yang dimana n merupakan jumlah total elemen dikurangi satu.
Analogi algoritma selection sort :
Memulai pengecekan data dari data ke 1 hingga data ke n.
Menentukan bilangan dengan index terkecil dari data pada bilangan tersebut.
Menukar bilangan index terkecil dengan bilangan pertama.
Begitu seterusnya hingga data berhasil diurutkan semuanya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Algoritma insertion sort merupakan suatu metode pengurutan data dengan melakukan penempatan setiap elemen data pada posisinya dengan membandingkan dengan data-data yang telah ada. Prinsip dari insertion sort adalah dengan membagi data yang akan diurutkan menjadi dua kelompok, satu kelompok yang belum diurutkan dan yang satunya lagi sudah diurutkan, Elemen yang pertama diambil dari kelompok list yang belum diurutkan dan kemudian ditempatkan sesuai posisinya pada bagian lain yang belum diurutkan.
Analogi Algoritma insertion sort
Membandingkan data kedua dengan data kesatu
Apabila data ke dua lebih kecil maka tukar posisinya
Data ketiga dibandingkan dengan data kesatu dan kedua
Apabila data ketiga lebih kecil tukar lagi posisinya
Data keempat dibandingkan dengan data ketiga hingga kesatu
Apabila data keempat lebih kecil dari ketiga maka letakkan data keempat ke posisi paling depan
Begitu seterusnya hingga tidak ada lagi data yang dapat dipindahkan.
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Banyak pertanyaan berseliweran soal apa itu Python dan fungsinya. Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Python mirip dengan bahasa Inggris, bahkan kabarnya Python menjadi salah satu mata pelajaran wajib di Prancis. Jadi, Python memang dianggap sebagai bahasa yang penting untuk dipelajari. Masih bingung Python untuk apa? Simak bahasan lengkapnya berikut ini.
Python adalah sebuah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat aplikasi, perintah komputer, dan melakukan analisis data. Sebagai general-purpose language, Python bisa digunakan untuk membuat program apa saja dan menyelesaikan berbagai permasalahan. Selain itu, Python juga dinilai mudah untuk dipelajari. Namun, jangan salah, Python termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi. Mulai dari profesi back-end developer, IT, sampai data scientist, Python benar-benar menjadi pilihan favorit.
Modifikasi dan Optimasi
Ada beberapa cara untuk memodifikasi dan mengoptimalkan Selection Sort. Salah satu optimasi sederhana adalah dengan menghentikan algoritma jika tidak ada pertukaran yang terjadi dalam satu iterasi, meskipun ini tidak memberikan banyak manfaat karena Selection Sort memang dirancang untuk selalu mencari elemen terkecil pada setiap iterasi.
Ket. foto: Ilustrasi - Decision tree. Shutterstock.
Bot sudah banyak digunakan di kalangan pebisnis. Teknologi yang dikembangkan juga bermacam-macam mulai dari fitur hingga sistemnya. Pada beberapa sistem bot, dibutuhkan metode data sains yang mumpuni seperti decision tree method. Di dalam decision tree method, terdapat komponen seperti algoritma. Artikel ini akan menjelaskan informasi lengkap mengenai algoritma decision tree mulai dari pengertian hingga isi dari algoritma decision tree.
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
ID3 merupakan algoritma yang pertama kali diperkenalkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1979. Algoritma ini menggunakan entropy dan information gain untuk memutuskan atribut apa yang harus dipilih sebagai root node pada decision tree.
C4.5 adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang tersedia. Algoritma ini termasuk dalam kelas algoritma decision tree, yang berarti bahwa ia membuat keputusan berdasarkan serangkaian pertanyaan yang terstruktur dalam bentuk pohon keputusan. C4.5 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1993 dan merupakan evolusi dari algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) yang lebih lama.
C4.5 memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma decision tree lainnya, seperti kemampuan untuk menangani data numerik dan data kategorik serta kemampuan untuk mempertahankan akurasi model meskipun terjadi perubahan pada data. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
C5.0 adalah versi yang lebih modern dari C4.5 yang memiliki performa yang lebih baik. C5.0 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 2000 dan memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma C4.5, seperti kemampuan untuk menangani data dengan lebih baik dan menghasilkan model yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Struktur Data Primitif
Struktur data primitif merupakan struktur data dasar pada python yang berisi nilai data murni, sederhana, dan berfungsi sebagai blok untuk memanipulasi data. Ada empat variabel pada struktur data primitif, yaitu integer (bilangan bulat), float, string, dan boolean. Tipe data string digunakan untuk mewakili data numerik, yaitu bilangan bulat positif atau negatif tanpa titik desimal, contohnya -2, 1, atau 10. Data float menandakan bilangan real floating point. Data ini digunakan untuk mewakili bilangan rasional, biasanya berisi titik desimal seperti 1,5 atau 5,32. Karena python merupakan bahasa pemrograman yang diketik secara dinamis, tipe data yang disimpan oleh objek bisa berubah dan tidak perlu mendefinisikan tipe variabel secara eksplisit. Tipe data string menunjukkan kumpulan huruf, kata, maupun karakter alfanumerik. Tipe ini dibuat dengan memasukkan serangkaian karakter dan dipisahkan dengan tanda petik satu maupun dua. Contoh penulisan tipe data string pada python adalah "kucing", "meja", ataupun "kelinci". Tipe data boolean berguna dalam perbandingan bersyarat dan dapat mengambil nilai TRUE maupun FALSE.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Perbedaan Utama SQL dan Python
Perbedaan SQL dan Python yang paling signifikan adalah SQL digunakan oleh developer untuk mengakses dan mengekstrak data dari database. Python sendiri digunakan untuk menganalisis dan memanipulasi data dengan menjalankan tes regresi, tes deret waktu (time-series test), dan bentuk penghitungan data lainnya.
SQL adalah bahasa pemrograman yang sederhana dan memiliki ragam fungsi yang lebih sempit dibandingkan dengan Python. Dengan pustakanya yang besar, kode Python bisa diintegrasikan dengan banyak aplikasi lain. Python adalah bahasa pemrograman fleksibel dengan banyak fitur yang membuatnya disukai dan bisa dipelajari oleh nondeveloper sekaligus.
Baru-baru ini, sebuah survei dari Statista menunjukkan bahwa empat database management system paling populer di dunia adalah Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, dan PostgreSQL. Keempat sistem ini memiliki dasar SQL yang menunjukkan bahwa siapapun yang ingin menjadi seorang profesional di dunia data science akan mendapatkan keuntungan jika memahami SQL.
