Extreme Learning Machine untuk Prediksi

Hello Sobat Teknobgt! Pernahkah Anda mendengar tentang Extreme Learning Machine atau biasa disebut ELM? ELM adalah salah satu metode dalam machine learning yang berfungsi untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang sudah ada. Metode ini sering digunakan dalam bidang keuangan, kesehatan, dan industri.

Apa itu Extreme Learning Machine?

Extreme Learning Machine adalah salah satu teknik dalam machine learning yang ditemukan oleh Huang dan timnya pada tahun 2006. Teknik ini berfungsi untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang sudah ada. ELM dapat digunakan untuk memprediksi hasil pada berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, dan industri.

ELM merupakan teknik yang sangat cepat dan efektif dalam memprediksi hasil. Teknik ini juga dapat mengatasi masalah overfitting yang sering terjadi pada teknik lain dalam machine learning.

Bagaimana Extreme Learning Machine Bekerja?

ELM bekerja dengan cara menghitung bobot secara acak pada layer input dan hidden. Setelah itu, bobot tersebut akan digunakan untuk memprediksi hasil pada layer output.

ELM juga menggunakan metode feedforward neural network, dimana data yang masuk akan diproses oleh layer input, kemudian diteruskan ke layer hidden, dan terakhir dihasilkan oleh layer output.

Kelebihan dan Kekurangan dari Extreme Learning Machine

Kelebihan dari ELM adalah:

• ELM sangat cepat dalam memprediksi hasil
• ELM dapat mengatasi masalah overfitting
• ELM tidak memerlukan tuning parameter yang kompleks

Sedangkan kekurangan dari ELM adalah:

• ELM memiliki kemungkinan terjadinya underfitting
• ELM tidak dapat digunakan pada data yang tidak lengkap
• ELM memerlukan banyak data untuk dapat memprediksi hasil dengan akurat

Contoh Penerapan Extreme Learning Machine

Contoh penerapan ELM adalah pada prediksi harga saham. Data yang digunakan pada ELM adalah data historis harga saham dari perusahaan tertentu. Dari data tersebut, ELM dapat memprediksi harga saham pada masa yang akan datang.

ELM juga dapat digunakan pada prediksi kesehatan, dimana data yang digunakan adalah data historis kesehatan pasien. Dari data tersebut, ELM dapat memprediksi kemungkinan terjadinya penyakit pada pasien di masa yang akan datang.

FAQ

1. Apa itu machine learning?

Machine learning adalah suatu metode pembelajaran mesin untuk menghasilkan suatu model atau algoritma dari data yang sudah ada.

2. Apa perbedaan antara ELM dengan teknik machine learning lainnya?

Perbedaan utama antara ELM dengan teknik machine learning lainnya adalah pada cara penghitungan bobot pada layer input dan hidden. ELM menghitung bobot secara acak, sedangkan teknik machine learning lainnya menghitung bobot secara iteratif.

3. Apa kelebihan dari ELM?

Kelebihan dari ELM adalah sangat cepat dalam memprediksi hasil, dapat mengatasi masalah overfitting, dan tidak memerlukan tuning parameter yang kompleks.

Kesimpulan

ELM adalah salah satu metode dalam machine learning yang berfungsi untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang sudah ada. ELM sangat cepat dalam memprediksi hasil dan dapat mengatasi masalah overfitting. Namun, ELM juga memiliki kekurangan seperti kemungkinan terjadinya underfitting dan memerlukan banyak data untuk dapat memprediksi hasil dengan akurat.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!

Extreme Learning Machine untuk Prediksi