Kupas Tuntas Algoritma Data Science dengan Mean-Shift Algorithm

Kebutuhan akan Algoritma Machine Learning dalam mengolah data tentu sangat menjadi pertimbangan yang relevan. Manusia, pada saat ini, adalah spesies paling cerdas dan maju di bumi karena mereka dapat berpikir, mengevaluasi dan memecahkan masalah yang kompleks. Di sisi lain, AI masih dalam tahap awal dan belum melampaui kecerdasan manusia dalam banyak aspek. Kemudian pertanyaannya adalah apa yang dibutuhkan untuk membuat pembelajaran mesin? Alasan yang paling cocok untuk melakukan ini adalah, "untuk membuat keputusan, berdasarkan data, dengan efisiensi dan skala". 

Akhir-akhir ini, perusahaan banyak berinvestasi dalam teknologi baru seperti Artificial Intelligence, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam untuk mendapatkan informasi penting dari data yang akan dijalankan beberapa tugas dunia nyata dan memecahkan masalah. Kita bisa menyebutnya keputusan berdasarkan data yang diambil oleh mesin, terutama untuk mengotomatisasi proses. Keputusan berbasis data ini dapat digunakan, alih-alih menggunakan logika pemrograman, dalam masalah yang tidak dapat diprogram secara inheren.

Faktanya adalah bahwa kita tidak dapat melakukannya tanpa kecerdasan manusia, tetapi aspek lainnya adalah bahwa kita semua kebutuhan untuk memecahkan masalah dunia nyata dengan efisiensi dalam skala besar. Oleh karena itu perlu pembelajaran mesin muncul.

Salah satu Algoritma yang digunakan adalah Mean Shift Algorithm. Mean Shift termasuk dalam kategori algoritma pengelompokan berbeda dengan Pembelajaran tanpa pengawasan yang menetapkan titik data ke klaster secara iteratif dengan menggeser titik ke mode (mode adalah kepadatan tertinggi titik data di wilayah tersebut, dalam konteks Pergeseran Rata-rata) . Dengan demikian, ini juga dikenal sebagai algoritma pencarian mode. Algoritma mean-shift memiliki aplikasi di bidang pengolahan citra dan visi komputer.

Yuk bahas lebih jauh bersama DQLab tentang Main Shift Algorithm

1. Mean Shift Algorithm

Seperti yang telah dibahas sebelumnya, ini adalah algoritma pengelompokan kuat lainnya yang digunakan dalam unsupervised belajar. Tidak seperti pengelompokan K-means, itu tidak membuat asumsi apa pun; maka itu adalah algoritma non parametrik.

Algoritma mean-shift pada dasarnya menetapkan titik data ke cluster secara iteratif dengan menggeser menunjuk ke arah kepadatan tertinggi dari titik data yaitu cluster centroid.

Perbedaan antara algoritma K-Means dan Mean-Shift adalah bahwa nanti tidak perlu untuk menentukan jumlah cluster terlebih dahulu karena jumlah cluster akan menjadi ditentukan oleh algoritma w.r.t data.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Runutan Langkah Implementasi

Kita dapat memahami cara kerja algoritma pengelompokan Mean-Shift dengan bantuan

langkah-langkah berikut:

Langkah1: 

Pertama, mulailah dengan titik data yang ditugaskan ke cluster mereka sendiri.

Langkah2: 

Selanjutnya, algoritma ini akan menghitung centroids.

Langkah3: 

Pada langkah ini, lokasi centroid baru akan diperbarui.

Langkah4: 

Sekarang, proses akan diulang dan dipindahkan ke wilayah kepadatan yang lebih tinggi.

Langkah5: 

Akhirnya, itu akan dihentikan setelah centroid mencapai posisi dari mana ia tidak bisa

bergerak lebih jauh.

3. Keuntungan Implementasi Algoritma Mean Shift

Berikut ini adalah beberapa keuntungan dari algoritma clustering Mean-Shift:

• Tidak perlu membuat asumsi model seperti pada K-means atau Gaussian

campuran.

• Dapat juga memodelkan cluster kompleks yang bentuknya tidak cembung.

• Hanya membutuhkan satu parameter bernama bandwidth yang secara otomatis menentukan

• jumlah cluster.

• Tidak ada masalah minima lokal seperti di K-means.

• Tidak ada masalah yang dihasilkan dari outlier

4. Kelemahan Implementasi Algoritma Mean Shift

Berikut ini adalah beberapa kelemahan dari algoritma clustering Mean-Shift:

• Algoritma mean-shift tidak bekerja dengan baik dalam kasus dimensi tinggi, di mana angka

• cluster berubah secara tiba-tiba.

• Tidak memiliki kontrol langsung pada jumlah cluster tetapi di beberapa

• Membutuhkan sejumlah cluster tertentu.

• Tidak dapat membedakan antara mode yang bermakna dan tidak berarti

Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

5. Pelajari Lebih Jauh bersama DQLab!

Penasaran dengan Data Science secara detail? Yuk Pelajari dan Ikuti Langkah Langkah secara detail dengan melakukan pembelajaran terstruktur bersama dqlab.id/signup, nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif untuk siap berkarir di industi data sebenarnya.

Tags