Kernel Density Estimation

Estimasi kerapatan kernel paling sering digunakan dalam ilmu data.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Kernel Density Estimation 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 Kernel Density Estimation 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 Kernel Density Estimation

Kernel Density Estimation (KDE) adalah metode non-parametrik untuk mengestimasi fungsi kepadatan probabilitas dari suatu populasi berdasarkan sampel data yang diberikan. Metode ini sering digunakan dalam analisis data dan statistik untuk memahami distribusi data dan memprediksi nilai-nilai yang tidak diketahui.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Scott (1992) dalam bukunya yang berjudul “Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization”, Kernel Density Estimation adalah “metode untuk mengestimasi fungsi kepadatan probabilitas dari suatu populasi berdasarkan sampel data dengan menggunakan fungsi kernel sebagai dasar estimasi”.

Sedangkan menurut Silverman (1986) dalam bukunya yang berjudul “Density Estimation for Statistics and Data Analysis”, Kernel Density Estimation adalah “metode untuk mengestimasi fungsi kepadatan probabilitas dari suatu populasi berdasarkan sampel data dengan menggunakan fungsi kernel sebagai dasar estimasi, di mana kernel adalah fungsi simetris non-negatif yang mengukur kontribusi dari setiap titik data dalam estimasi”.

Fungsi Kernel Density Estimation

Kernel Density Estimation (KDE) adalah metode statistik non-parametrik yang digunakan untuk mengestimasi fungsi kepadatan probabilitas dari suatu variabel acak. Metode ini memperkirakan kepadatan probabilitas dari data yang diberikan dengan memperkirakan fungsi kepadatan probabilitas dari populasi yang mendasarinya.

KDE digunakan untuk memperkirakan distribusi probabilitas dari data yang tidak diketahui. Metode ini memperkirakan kepadatan probabilitas dari data dengan menghitung jumlah titik data yang berada di sekitar titik yang sedang diperiksa. Semakin banyak titik data yang berada di sekitar titik yang sedang diperiksa, semakin besar kemungkinan bahwa titik tersebut berasal dari distribusi probabilitas yang lebih tinggi.

Contoh Kernel Density Estimation

Contoh penerapan KDE adalah ketika kita ingin memperkirakan distribusi probabilitas dari data yang tidak diketahui. Misalnya, kita memiliki data tinggi badan dari sekelompok orang, dan kita ingin memperkirakan distribusi probabilitas dari tinggi badan orang di populasi yang lebih besar.

Dalam hal ini, kita dapat menggunakan KDE untuk memperkirakan distribusi probabilitas dari tinggi badan orang di populasi yang lebih besar. Metode ini akan menghitung jumlah titik data yang berada di sekitar titik yang sedang diperiksa, dan memperkirakan kepadatan probabilitas dari data dengan memperkirakan fungsi kepadatan probabilitas dari populasi yang mendasarinya.

Rumus atau Formula Kernel Density Estimation

Kernel Density Estimation (KDE) adalah metode statistik non-parametrik untuk mengestimasi fungsi kepadatan probabilitas dari suatu populasi. Rumus atau formula KDE adalah sebagai berikut:

Simbol-simbol yang terdapat dalam rumus tersebut adalah:

  • f: fungsi kepadatan probabilitas
  • x: variabel acak
  • K: kernel function
  • h: bandwidth atau lebar jendela
  • n: jumlah sampel
  • xi: sampel ke-i

Dalam KDE, kernel function digunakan untuk menghaluskan data dan mengurangi efek dari noise atau fluktuasi kecil pada data. Bandwidth atau lebar jendela digunakan untuk mengontrol seberapa halus atau kasar estimasi yang dihasilkan. Semakin besar bandwidth, semakin kasar estimasi yang dihasilkan dan sebaliknya.

Jenis Macam Arti Estimasi Kepadatan Kernel 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 Kernel Density Estimation
Bahasa Indonesia Estimasi Kepadatan Kernel
Bahasa Jawa Prakiraan Kapadhetan Kernel
Bahasa Sunda Perkiraan Density Kernel
Bahasa Malaysia Anggaran Ketumpatan Kernel

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Kernel Density Estimation serta Link atau Tautannya

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

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. 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 Kernel Density Estimation.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Kernel Density Estimation (KDE) adalah metode yang digunakan untuk mengestimasi distribusi probabilitas dari data yang diberikan. Metode ini sangat penting karena dapat membantu dalam memahami pola data dan memprediksi hasil yang mungkin terjadi di masa depan. Dalam aplikasi AI, KDE dapat digunakan untuk memperkirakan kemungkinan terjadinya suatu kejadian atau untuk memperkirakan nilai-nilai yang hilang dalam data. Selain itu, KDE juga dapat digunakan dalam pengolahan citra dan pengenalan wajah. Dengan demikian, KDE adalah salah satu teknik penting dalam pengolahan data dan dapat membantu dalam meningkatkan kinerja sistem AI.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Kernel Density Estimation.

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 Kernel Density Estimation ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf K. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar