Expectation Maximization

Maksimalisasi ekspektasi (EM) paling sering digunakan di bidang ilmu data. Ini adalah algoritma statistik yang digunakan untuk memperkirakan parameter model statistik ketika data memiliki nilai yang hilang atau tidak lengkap. EM digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengelompokan, pemrosesan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan deteksi anomali.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Expectation Maximization berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Expectation Maximization Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Expectation Maximization

Expectation Maximization (EM) adalah sebuah metode untuk melakukan estimasi parameter pada model statistik yang melibatkan variabel tersembunyi atau tidak teramati. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan menggabungkan dua tahap yaitu tahap ekspektasi (expectation) dan tahap maksimisasi (maximization).

Definisi Menurut Ahli

Menurut Bishop (2006), Expectation Maximization (EM) adalah sebuah metode untuk melakukan estimasi parameter pada model statistik yang melibatkan variabel tersembunyi atau tidak teramati. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan menggabungkan dua tahap yaitu tahap ekspektasi (expectation) dan tahap maksimisasi (maximization).

Sedangkan menurut Dempster, Laird, dan Rubin (1977), EM adalah sebuah algoritma iteratif untuk mengestimasi parameter pada model statistik yang melibatkan variabel tersembunyi atau tidak teramati. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan menggabungkan dua tahap yaitu tahap ekspektasi (expectation) dan tahap maksimisasi (maximization).

Referensi:

  • Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
  • Dempster, A. P., Laird, N. M., & Rubin, D. B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 39(1), 1-38.

Fungsi Expectation Maximization

Expectation Maximization (EM) adalah algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi pada model statistik yang melibatkan variabel tersembunyi atau tidak teramati. Fungsi utama dari EM adalah untuk mengestimasi parameter dari model statistik dengan menggunakan data yang tidak lengkap atau data yang hilang.

Contoh Expectation Maximization

Contoh penerapan EM adalah pada klasifikasi data. Misalnya, terdapat data yang terdiri dari dua kelas yaitu kelas A dan kelas B. Namun, data tersebut tidak lengkap karena terdapat beberapa data yang tidak memiliki label kelas. Dengan menggunakan EM, kita dapat mengestimasi label kelas dari data yang tidak lengkap tersebut dengan memperkirakan probabilitas kelas A atau kelas B dari setiap data yang tidak memiliki label kelas. Kemudian, probabilitas tersebut digunakan untuk memperbarui model klasifikasi hingga mencapai konvergensi.

Rumus Expectation Maximization

Expectation Maximization (EM) adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi pada model statistik yang memiliki variabel tersembunyi atau tidak teramati. EM terdiri dari dua tahap yaitu tahap E (Expectation) dan tahap M (Maximization).

Tahap E (Expectation)

Pada tahap ini, EM akan menghitung nilai ekspektasi dari variabel tersembunyi berdasarkan parameter yang sudah diketahui. Nilai ekspektasi ini akan digunakan pada tahap selanjutnya untuk memperbarui parameter.

Simbol yang digunakan pada tahap E:

  • θ: parameter model
  • X: data yang diamati
  • Z: variabel tersembunyi
  • p(Z|X,θ): nilai ekspektasi dari variabel tersembunyi Z

Tahap M (Maximization)

Pada tahap ini, EM akan memperbarui parameter model berdasarkan nilai ekspektasi yang sudah dihitung pada tahap E. Parameter yang diperbarui akan digunakan pada tahap E selanjutnya.

Simbol yang digunakan pada tahap M:

  • θ: parameter model yang diperbarui
  • X: data yang diamati
  • Z: variabel tersembunyi
  • p(X,Z|θ): likelihood dari data dan variabel tersembunyi

Jenis Macam Arti Maksimalisasi Ekspektasi dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Expectation Maximization
Bahasa Indonesia Maksimalisasi Ekspektasi
Bahasa Jawa Maksimal Maksimal
Bahasa Sunda Ekspektasi Maksimal
Bahasa Malaysia Memaksimumkan Jangkaan

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Expectation Maximization serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Expectation Maximization:

  1. “A Tutorial on Expectation Maximization” oleh Do and Batzoglou (2008) – https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/EM_tutorial.pdf
  2. “Expectation-Maximization Algorithm for Clustering” oleh Celebi dan Kingravi (2013) – https://www.researchgate.net/publication/259814429_Expectation-Maximization_Algorithm_for_Clustering
  3. “A Comparative Study of Expectation Maximization and K-Means Algorithms for Clustering in Data Mining” oleh Singh dan Singh (2015) – https://www.researchgate.net/publication/282684238_A_Comparative_Study_of_Expectation_Maximization_and_K-Means_Algorithms_for_Clustering_in_Data_Mining
  4. “Expectation Maximization for Gaussian Mixture Models” oleh Bishop (2006) – https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/bishop-ppca-jrss.pdf
  5. “Expectation Maximization Algorithm: A Review” oleh Ghahramani dan Jordan (1997) – https://www.researchgate.net/publication/2353058_Expectation_Maximization_Algorithm_A_Review

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Expectation Maximization.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Expectation Maximization (EM) adalah teknik yang sangat penting dalam proses pembelajaran mesin. EM digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian dalam data dan membantu mesin untuk mempelajari pola yang tersembunyi dalam data. Dalam proses EM, mesin akan melakukan iterasi untuk memperkirakan parameter yang paling mungkin dalam model yang digunakan. Kemudian, mesin akan memaksimalkan kemungkinan model dengan memperbarui parameter tersebut. Dengan menggunakan EM, mesin dapat mempelajari pola yang lebih kompleks dan akurat dalam data. Oleh karena itu, EM sangat penting dalam pengembangan AI dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan analisis data.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Expectation Maximization.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Expectation Maximization ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf E. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Jun tahun 2024.

Tinggalkan Komentar