Proses gram-schmidt paling umum digunakan dalam aljabar linier, yang merupakan konsep mendasar di semua bidang termasuk: kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini digunakan untuk ortogonalisasi satu set vektor, yang merupakan langkah penting dalam banyak algoritma dan perhitungan di bidang ini.
Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Gram-Schmidt Process berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.
Daftar Isi Konten:
- Pengertian Umum Gram-Schmidt Process
- Definisi Menurut Ahli
- Fungsi Gram-Schmidt Process
- Contoh Gram-Schmidt Process
- Rumus atau Formula The Gram-Schmidt Process dalam AI
- Jenis Macam Arti Proses Gram-Schmidt dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia
- Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Gram-Schmidt Process serta Link atau Tautannya
- Kesimpulan
- Penutup
- Sumber (Referensi)
Pengertian Umum Gram-Schmidt Process
Gram-Schmidt Process adalah suatu metode untuk mengubah basis dari suatu ruang vektor dengan basis yang baru yang ortogonal atau orthonormal. Metode ini dinamakan berdasarkan nama matematikawan Jerman, Jørgen Pedersen Gram dan Erhard Schmidt. Metode ini sangat berguna dalam berbagai aplikasi matematika, seperti dalam teori bilangan, analisis fungsional, dan geometri.
Definisi Menurut Ahli
Menurut Gilbert Strang dalam bukunya yang berjudul “Linear Algebra and Its Applications”, Gram-Schmidt Process adalah suatu metode untuk mengubah basis dari suatu ruang vektor dengan basis yang baru yang ortogonal atau orthonormal. Metode ini dilakukan dengan mengambil basis awal, kemudian mengubahnya menjadi basis ortogonal atau orthonormal dengan menggunakan proyeksi vektor. Metode ini sangat berguna dalam berbagai aplikasi matematika, seperti dalam teori bilangan, analisis fungsional, dan geometri.
Fungsi Gram-Schmidt Process
Gram-Schmidt Process adalah sebuah metode untuk mengubah sebuah basis linear yang tidak ortogonal menjadi sebuah basis linear yang ortogonal. Basis linear yang ortogonal sangat berguna dalam berbagai aplikasi matematika, terutama dalam perhitungan vektor dan matriks.
Contoh Gram-Schmidt Process
Contoh penerapan Gram-Schmidt Process adalah sebagai berikut:
- Diberikan sebuah basis linear {v1, v2, v3} yang tidak ortogonal.
- Hitung vektor u1 = v1.
- Hitung vektor u2 = v2 – proju1v2, di mana proju1v2 adalah proyeksi vektor v2 ke dalam vektor u1.
- Hitung vektor u3 = v3 – proju1v3 – proju2v3, di mana proju1v3 adalah proyeksi vektor v3 ke dalam vektor u1 dan proju2v3 adalah proyeksi vektor v3 ke dalam vektor u2.
- Basis linear yang ortogonal adalah {u1, u2, u3}.
Dengan menggunakan Gram-Schmidt Process, basis linear yang awalnya tidak ortogonal berhasil diubah menjadi sebuah basis linear yang ortogonal.
Rumus atau Formula The Gram-Schmidt Process dalam AI
The Gram-Schmidt process adalah salah satu konsep fundamental dalam linear algebra yang sering digunakan dalam berbagai bidang seperti Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, dan Data Science. Rumus ini digunakan untuk mengortogonalisasikan setiap vektor, yang merupakan langkah penting dalam banyak algoritma dan perhitungan di bidang-bidang tersebut.
Proses Gram-Schmidt melibatkan beberapa simbol matematika seperti vektor dan dot product. Vektor adalah objek matematika yang memiliki magnitude dan arah, sedangkan dot product adalah operasi matematika yang menghasilkan skalar dari dua vektor. Dalam proses ini, setiap vektor diubah menjadi vektor ortogonal dengan menggunakan dot product dan operasi matematika lainnya.
Dalam AI, The Gram-Schmidt process sangat penting karena dapat membantu mengoptimalkan algoritma dan perhitungan yang digunakan dalam Machine Learning, Deep Learning, dan Data Science. Dengan mengortogonalisasikan setiap vektor, kita dapat memperoleh hasil yang lebih akurat dan efisien dalam analisis data dan prediksi.
Jenis Macam Arti Proses Gram-Schmidt 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 | Gram-Schmidt Process |
Bahasa Indonesia | Proses Gram-Schmidt |
Bahasa Jawa | Proses Gram-Schmidt |
Bahasa Sunda | Proses-Schmidt |
Bahasa Malaysia | Proses Gram-Schmidt |
Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Gram-Schmidt Process serta Link atau Tautannya
Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Gram-Schmidt Process:
- Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
- Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
- Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
Kesimpulan
Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Gram-Schmidt Process.
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Gram-Schmidt Process adalah teknik yang penting dalam mengolah data. Proses ini digunakan untuk mengubah set data yang tidak teratur menjadi set data yang lebih terstruktur dan mudah diolah. Dengan menggunakan teknik ini, data dapat diubah menjadi matriks ortogonal yang memudahkan dalam perhitungan dan analisis data. Selain itu, Gram-Schmidt Process juga digunakan dalam teknik pengurangan dimensi, di mana data yang kompleks dapat diubah menjadi data yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Dalam kesimpulannya, Gram-Schmidt Process adalah teknik yang penting dalam dunia AI karena dapat membantu dalam mengolah data yang kompleks menjadi data yang lebih terstruktur dan mudah diolah.
Penutup
Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Gram-Schmidt Process.
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 Gram-Schmidt Process ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf G. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Dec tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknik
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://id.wikipedia.org/w/index.php?search=gram-schmidt-process
- https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=gram-schmidt-process
- Lihat contoh gambar gram-schmidt-process melalui Google di sini
- Lihat contoh gambar gram-schmidt-process di Bing di sini
- Lihat contoh gambar gram-schmidt-process di Yandex di sini