Radial Basis Functions

Fungsi basis radial paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan ilmu data. Mereka digunakan sebagai jenis fungsi kernel dalam berbagai algoritma seperti mesin vektor dukungan (SVM), k-means clustering, dan model campuran Gaussian (GMM). RBF juga digunakan dalam jaringan saraf sebagai fungsi aktivasi di lapisan tersembunyi. Secara keseluruhan, RBF adalah alat serbaguna di bidang ini dan dapat diterapkan pada berbagai masalah.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Radial Basis Functions 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 Radial Basis Functions 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 Radial Basis Functions

Radial Basis Functions (RBF) adalah suatu metode dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara input dan output dengan menggunakan fungsi radial sebagai basisnya. Fungsi radial ini biasanya berupa fungsi Gaussian atau fungsi splain. RBF sering digunakan dalam masalah klasifikasi, regresi, dan pengelompokan data.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Haykin (2009) dalam bukunya “Neural Networks and Learning Machines”, RBF adalah suatu jenis jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi pada RBF terdiri dari beberapa neuron yang masing-masing memiliki fungsi basis radial. Fungsi basis radial ini digunakan untuk menghitung jarak antara input dengan pusat dari setiap neuron pada lapisan tersembunyi. Kemudian, hasil perhitungan ini digunakan sebagai input pada lapisan output untuk menghasilkan output yang diinginkan.

Fungsi Radial Basis Functions

Radial Basis Functions (RBF) adalah jenis fungsi matematika yang digunakan dalam machine learning dan data mining. Fungsi ini digunakan untuk memetakan data dari ruang input ke ruang output dengan cara yang efisien dan akurat.

Fungsi RBF memiliki beberapa fungsi utama, yaitu:

  • Memetakan data dari ruang input ke ruang output
  • Menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi
  • Mempercepat proses pembelajaran mesin
  • Memperbaiki akurasi model

Contoh Radial Basis Functions

Contoh penggunaan RBF adalah dalam pengenalan suara. Fungsi RBF digunakan untuk memetakan suara yang masuk ke dalam model mesin, dan kemudian menghasilkan output yang sesuai dengan suara yang dikenali. Fungsi RBF juga digunakan dalam pengenalan tulisan tangan, di mana data tulisan tangan dimasukkan ke dalam model mesin dan kemudian dihasilkan output yang sesuai dengan tulisan tangan yang dikenali.

Selain itu, RBF juga digunakan dalam pengenalan wajah, di mana data wajah dimasukkan ke dalam model mesin dan kemudian dihasilkan output yang sesuai dengan wajah yang dikenali. Fungsi RBF juga digunakan dalam pengenalan pola, di mana data pola dimasukkan ke dalam model mesin dan kemudian dihasilkan output yang sesuai dengan pola yang dikenali.

Rumus atau Formula terkait Radial Basis Functions

Radial Basis Functions (RBF) adalah metode yang digunakan dalam machine learning untuk memodelkan data yang kompleks. RBF menggunakan fungsi radial sebagai basis untuk membangun modelnya. Fungsi radial adalah fungsi yang hanya bergantung pada jarak antara titik data dan pusatnya.

Rumus atau formula yang digunakan dalam RBF adalah sebagai berikut:

φ(x) = exp(-γ||x-c||^2)

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus tersebut adalah:

  • φ(x): fungsi radial
  • exp(): fungsi eksponensial
  • γ: parameter yang disebut sebagai bandwidth
  • ||x-c||: jarak antara titik data x dan pusat c

Dalam RBF, pusat-pusat yang digunakan untuk membangun model ditempatkan secara acak di sekitar data. Kemudian, parameter γ dan pusat-pusat tersebut diatur sedemikian rupa sehingga model yang dihasilkan dapat memprediksi data dengan akurasi yang tinggi.

Jenis Macam Arti Fungsi Basis Radial 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 Radial Basis Functions
Bahasa Indonesia Fungsi Basis Radial
Bahasa Jawa Fungsi Dhasar Radial
Bahasa Sunda Fungsi Dasar Radial
Bahasa Malaysia Fungsi Asas Radial

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Radial Basis Functions serta Link atau Tautannya

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

  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 Radial Basis Functions.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Radial Basis Functions (RBF) adalah salah satu teknik yang digunakan untuk memproses data. RBF adalah metode yang digunakan untuk memetakan data dari ruang input ke ruang output dengan menggunakan fungsi radial. Fungsi radial ini digunakan untuk mengukur jarak antara titik data dan pusat cluster. RBF sangat penting dalam AI karena dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Selain itu, RBF juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data dan mengenali pola dalam data. Dalam pengembangan AI, RBF menjadi salah satu teknik yang sangat penting untuk memproses data dengan akurasi yang tinggi.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Radial Basis Functions.

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 Radial Basis Functions ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf R. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar