Kullback–Leibler divergence

Gambar Kullback Leibler Divergence
Gambar Kullback Leibler Divergence

Kullback -Leibler Divergence paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data. Ini adalah ukuran perbedaan antara dua distribusi probabilitas dan sering digunakan dalam aplikasi seperti pengelompokan, klasifikasi, dan pengambilan informasi. Ini juga digunakan dalam pembelajaran mendalam untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Kullback–Leibler divergence 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 Kullback–Leibler divergence 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 Kullback-Leibler Divergence

Kullback-Leibler Divergence atau sering disebut sebagai KL Divergence adalah suatu metode untuk mengukur perbedaan antara dua distribusi probabilitas. KL Divergence digunakan dalam berbagai bidang seperti statistik, teori informasi, dan machine learning.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Cover dan Thomas dalam bukunya “Elements of Information Theory”, KL Divergence didefinisikan sebagai “ukuran jarak antara dua distribusi probabilitas”. Dalam konteks ini, KL Divergence mengukur seberapa berbedanya distribusi probabilitas yang sebenarnya dengan distribusi probabilitas yang diestimasi. Semakin besar nilai KL Divergence, semakin besar perbedaan antara kedua distribusi probabilitas tersebut.

Fungsi Kullback-Leibler Divergence

Kullback-Leibler Divergence (KL Divergence) adalah sebuah metrik yang digunakan untuk mengukur perbedaan antara dua distribusi probabilitas. KL Divergence digunakan untuk membandingkan dua distribusi probabilitas, yaitu distribusi yang dianggap sebagai distribusi asli dan distribusi yang dianggap sebagai distribusi model. KL Divergence mengukur seberapa jauh distribusi model dari distribusi asli.

Contoh Kullback-Leibler Divergence

Contoh penggunaan KL Divergence adalah pada bidang Machine Learning. Misalnya, ketika kita ingin membuat model Machine Learning untuk mengenali gambar, kita perlu membandingkan distribusi probabilitas dari gambar asli dengan distribusi probabilitas dari gambar yang dihasilkan oleh model. KL Divergence digunakan untuk mengukur seberapa jauh distribusi probabilitas dari gambar yang dihasilkan oleh model dari distribusi probabilitas gambar asli.

Rumus Kullback-Leibler Divergence

Kullback-Leibler Divergence atau sering disebut KL Divergence adalah sebuah metode untuk mengukur perbedaan antara dua distribusi probabilitas. Rumus KL Divergence dapat dituliskan sebagai berikut:

Simbol-simbol yang terdapat pada rumus tersebut adalah:

  • DKL: Kullback-Leibler Divergence
  • P: Distribusi probabilitas asli
  • Q: Distribusi probabilitas yang diuji
  • i: Indeks dari setiap elemen dalam distribusi probabilitas
  • log: Fungsi logaritma natural

Rumus KL Divergence digunakan dalam berbagai bidang seperti statistik, teori informasi, dan machine learning. Dengan menggunakan rumus ini, kita dapat mengukur seberapa besar perbedaan antara dua distribusi probabilitas dan memperoleh informasi yang berguna dalam analisis data.

Jenis Macam Arti Divergence Kullback -Leibler 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 Kullback–Leibler divergence
Bahasa Indonesia Divergence Kullback -Leibler
Bahasa Jawa Kullback-Leetrer Bede
Bahasa Sunda Kucapkeun Kollbler
Bahasa Malaysia Kullback -Leibler Divergence

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Kullback–Leibler divergence serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Kullback–Leibler divergence:

  1. “A Tutorial on Information Theory” oleh John Baez dan Mike Stay. Link: https://arxiv.org/abs/1808.00009
  2. “Variational Inference: A Review for Statisticians” oleh David Blei, Alp Kucukelbir, dan Jon McAuliffe. Link: https://arxiv.org/abs/1601.00670
  3. “A Unified View of Kernelized Multi-View Learning” oleh Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok, dan Qiang Yang. Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/5459197
  4. “A Survey of Bayesian Optimization” oleh Bobak Shahriari, Kevin Swersky, Ziyu Wang, Ryan P. Adams, dan Nando de Freitas. Link: https://arxiv.org/abs/1807.02811
  5. “Deep Learning” oleh Yann LeCun, Yoshua Bengio, dan Geoffrey Hinton. Link: https://www.nature.com/articles/nature14539

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Kullback–Leibler divergence.

Kullback-Leibler divergence adalah sebuah metode yang digunakan dalam dunia kecerdasan buatan untuk mengukur perbedaan antara dua distribusi probabilitas. Dalam konteks ini, pentingnya Kullback-Leibler divergence adalah untuk membantu dalam memahami seberapa jauh dua distribusi probabilitas berbeda satu sama lain. Hal ini sangat penting dalam berbagai aplikasi AI, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan teks. Dengan menggunakan Kullback-Leibler divergence, para ahli AI dapat mengukur seberapa jauh model AI mereka dari distribusi probabilitas yang sebenarnya, dan dengan demikian meningkatkan kinerja model mereka. Kesimpulannya, Kullback-Leibler divergence adalah alat yang sangat penting dalam dunia kecerdasan buatan dan membantu para ahli AI untuk meningkatkan kinerja model mereka.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Kullback–Leibler divergence.

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 Kullback–Leibler divergence ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf K. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Sep tahun 2024.