Random Forests

Hutan acak paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data.

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

Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi pada data. Algoritma ini bekerja dengan cara menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision tree) yang dibuat secara acak untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Breiman (2001) dalam bukunya yang berjudul “Random Forests”, Random Forest adalah sebuah algoritma yang menggabungkan beberapa pohon keputusan yang dibuat secara acak untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Sedangkan menurut Cutler et al. (2007) dalam bukunya yang berjudul “Random Forests for Classification in Ecology”, Random Forest adalah sebuah algoritma yang menggunakan teknik ensemble learning dengan menggabungkan beberapa pohon keputusan yang dibuat secara acak untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada data yang kompleks.

Fungsi Random Forest

Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi pada data. Algoritma ini bekerja dengan cara menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision tree) yang dibuat secara acak. Setiap pohon keputusan dalam Random Forest akan memilih fitur secara acak dan hanya menggunakan sebagian data untuk membuat keputusan. Kemudian, hasil dari setiap pohon keputusan akan digabungkan untuk menghasilkan prediksi akhir.

Fungsi utama dari Random Forest adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi pada data yang kompleks dan besar. Algoritma ini juga dapat digunakan untuk mengatasi masalah overfitting pada model machine learning.

Contoh Random Forest

Contoh penggunaan Random Forest adalah pada klasifikasi gambar. Misalnya, kita ingin mengklasifikasikan gambar apakah gambar tersebut berisi kucing atau anjing. Dalam hal ini, kita dapat menggunakan Random Forest untuk membuat beberapa pohon keputusan yang masing-masing akan memilih fitur secara acak dan hanya menggunakan sebagian data untuk membuat keputusan. Kemudian, hasil dari setiap pohon keputusan akan digabungkan untuk menghasilkan prediksi akhir apakah gambar tersebut berisi kucing atau anjing.

Selain itu, Random Forest juga dapat digunakan pada data yang kompleks seperti data medis untuk melakukan klasifikasi penyakit atau pada data keuangan untuk melakukan prediksi harga saham.

Rumus atau Formula terkait Random Forest

Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi. Rumus atau formula yang digunakan dalam Random Forest adalah sebagai berikut:

1. Pembentukan pohon keputusan

Untuk setiap pohon keputusan dalam Random Forest, rumus yang digunakan adalah:

Dimana:

  • f(x) adalah output dari pohon keputusan
  • m adalah jumlah node dalam pohon keputusan
  • wi adalah bobot dari setiap node dalam pohon keputusan
  • hi(x) adalah fungsi yang menghasilkan nilai 0 atau 1, tergantung pada apakah x memenuhi kondisi yang diberikan oleh node tersebut

2. Pembentukan Random Forest

Untuk membentuk Random Forest, rumus yang digunakan adalah:

Dimana:

  • F(x) adalah output dari Random Forest
  • M adalah jumlah pohon keputusan dalam Random Forest
  • fi(x) adalah output dari pohon keputusan ke-i

Dengan menggunakan rumus di atas, Random Forest dapat menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat digunakan untuk berbagai macam masalah dalam machine learning.

Jenis Macam Arti Hutan Acak 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 Random Forests
Bahasa Indonesia Hutan Acak
Bahasa Jawa Hutan Acak
Bahasa Sunda Leuweung Acak
Bahasa Malaysia Hutan Rawak

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

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

  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 Random Forests.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Random Forests adalah salah satu teknik pembelajaran mesin yang sangat penting. Teknik ini digunakan untuk membangun model prediksi yang akurat dengan menggabungkan banyak pohon keputusan (decision trees) yang berbeda. Dalam Random Forests, setiap pohon keputusan dibangun dengan menggunakan subset acak dari data pelatihan, sehingga menghasilkan model yang lebih kuat dan lebih stabil. Keuntungan utama dari Random Forests adalah kemampuannya untuk menangani data yang kompleks dan besar, serta kemampuannya untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam data. Oleh karena itu, Random Forests sangat penting dalam berbagai aplikasi AI, seperti pengenalan wajah, klasifikasi gambar, dan analisis teks. Dengan menggunakan teknik ini, para ahli AI dapat menghasilkan model prediksi yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Penutup

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

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 Random Forests ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait 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