Singular Value Decomposition (SVD) paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah teknik faktorisasi matriks yang digunakan untuk mengurangi dimensi dataset besar, yang merupakan masalah umum di bidang ini. SVD juga digunakan dalam pemrosesan gambar dan sinyal, pemrosesan bahasa alami, dan sistem rekomendasi.
Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Singular Value Decomposition 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 Singular Value Decomposition
- Definisi Menurut Ahli
- Fungsi Singular Value Decomposition
- Contoh Singular Value Decomposition
- Rumus atau Formula Singular Value Decomposition
- Jenis Macam Arti Dekomposisi Nilai Tunggal dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia
- Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Singular Value Decomposition serta Link atau Tautannya
- Kesimpulan
- Penutup
- Sumber (Referensi)
Pengertian Umum Singular Value Decomposition
Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik dekomposisi matriks yang sangat berguna dalam analisis data dan pengolahan sinyal. SVD memecah matriks menjadi tiga matriks yang lebih sederhana, yaitu matriks singular value, matriks left singular vector, dan matriks right singular vector. Teknik ini banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti statistik, matematika, fisika, dan ilmu komputer.
Definisi Menurut Ahli
Menurut Golub dan Van Loan (2013) dalam bukunya “Matrix Computations”, Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik dekomposisi matriks yang paling umum digunakan dalam analisis data. Mereka menjelaskan bahwa SVD memecah matriks menjadi tiga matriks yang lebih sederhana, yaitu matriks singular value, matriks left singular vector, dan matriks right singular vector. Matriks singular value berisi nilai-nilai singular value yang menggambarkan besarnya kontribusi setiap vektor singular dalam matriks asli. Sedangkan matriks left singular vector dan right singular vector berisi vektor-vektor singular yang digunakan untuk merekonstruksi matriks asli. Dengan menggunakan teknik SVD, kita dapat melakukan reduksi dimensi, kompresi data, dan analisis faktor dalam data mining dan machine learning.
Fungsi Singular Value Decomposition
Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik matematika yang digunakan untuk memecah matriks menjadi tiga bagian yaitu matriks singular, matriks vektor kiri, dan matriks vektor kanan. Fungsi utama dari SVD adalah untuk mengurangi dimensi data dan mempercepat proses komputasi. SVD juga digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis data, pengolahan citra, dan pemrosesan sinyal.
Contoh Singular Value Decomposition
Salah satu contoh penggunaan SVD adalah dalam pengolahan citra. Dalam pengolahan citra, SVD digunakan untuk mengurangi dimensi citra dan mempercepat proses komputasi. Misalnya, jika kita memiliki citra berukuran 1000 x 1000 piksel, kita dapat menggunakan SVD untuk memecah citra menjadi matriks singular berukuran 1000 x 1000, matriks vektor kiri berukuran 1000 x 1000, dan matriks vektor kanan berukuran 1000 x 1000. Dengan demikian, kita dapat mengurangi dimensi citra menjadi 1000 x 3, yang akan mempercepat proses komputasi dan menghemat ruang penyimpanan.
Rumus atau Formula Singular Value Decomposition
Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik yang digunakan untuk memecah matriks menjadi tiga bagian yaitu matriks U, matriks Σ, dan matriks V. Berikut adalah rumus atau formula untuk SVD:
Untuk matriks A dengan ukuran m x n, maka:
A = UΣVT
di mana:
- U adalah matriks ortogonal m x m
- Σ adalah matriks diagonal m x n
- V adalah matriks ortogonal n x n
- T adalah operator transpose
Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus SVD:
- A: matriks input yang akan dipecah
- U: matriks ortogonal yang berisi vektor-vektor eigen dari AAT
- Σ: matriks diagonal yang berisi singular value dari A
- V: matriks ortogonal yang berisi vektor-vektor eigen dari ATA
- T: operator transpose
Jenis Macam Arti Dekomposisi Nilai Tunggal 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 | Singular Value Decomposition |
Bahasa Indonesia | Dekomposisi Nilai Tunggal |
Bahasa Jawa | Pengurapan Nilai Singular |
Bahasa Sunda | Nilai Nilai |
Bahasa Malaysia | Penguraian Nilai Tunggal |
Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Singular Value Decomposition serta Link atau Tautannya
Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Singular Value Decomposition:
- 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 Singular Value Decomposition.
Dalam dunia kecerdasan buatan, Singular Value Decomposition (SVD) adalah teknik yang sangat penting dalam analisis data dan pengolahan citra. SVD memungkinkan kita untuk memecah matriks menjadi tiga bagian utama, yaitu matriks singular, matriks vektor singular kiri, dan matriks vektor singular kanan. Dengan menggunakan SVD, kita dapat mengurangi dimensi data, menghilangkan noise, dan mengekstraksi fitur-fitur penting dari data. Selain itu, SVD juga digunakan dalam teknik-teknik seperti Collaborative Filtering, yang digunakan dalam sistem rekomendasi, dan Principal Component Analysis, yang digunakan dalam pengenalan pola dan analisis data. Oleh karena itu, pemahaman tentang SVD sangat penting bagi para ahli kecerdasan buatan dan data scientist untuk mengembangkan solusi yang lebih baik dan efisien dalam analisis data dan pengolahan citra.
Penutup
Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Singular Value Decomposition.
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 Singular Value Decomposition 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 S. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Oct 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=singular-value-decomposition
- https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=singular-value-decomposition
- Lihat contoh gambar singular-value-decomposition melalui Google di sini
- Lihat contoh gambar singular-value-decomposition di Bing di sini
- Lihat contoh gambar singular-value-decomposition di Yandex di sini