1. Representasi Data: Vektor dan Matriks: Data dalam pembelajaran mesin sering direpresentasikan sebagai vektor dan matriks. Misalnya, gambar digital direpresentasikan sebagai matriks piksel, dan dataset sering disimpan dalam bentuk matriks di mana setiap baris mewakili sampel dan setiap kolom mewakili fitur.
2. Perkalian Matriks: Banyak algoritma pembelajaran mesin, seperti jaringan saraf tiruan (neural networks), menggunakan perkalian matriks untuk menghitung keluaran dari input yang diberikan. Proses ini melibatkan manipulasi matriks besar yang berisi bobot dan bias.
BACA JUGA:Cara Melindungi Data Facebook dari Ancaman Pencurian: Ikuti Langkah-Langkah Ini!
BACA JUGA:Inovasi DOSIS RSUD BARI KOTA PALEMBANG
3. Transformasi Linear: Aljabar linear digunakan untuk melakukan transformasi data, seperti rotasi, penskalaan, dan translasi, yang penting dalam pemrosesan citra dan analisis data.
4. Algoritma Pembelajaran Mesin: Regresi Linier: Salah satu algoritma paling dasar dalam pembelajaran mesin adalah regresi linier, yang menggunakan persamaan linear untuk memprediksi nilai output berdasarkan input. Ini melibatkan operasi aljabar linear untuk menemukan garis terbaik yang sesuai dengan data.
5. Analisis Komponen Utama (PCA): PCA adalah teknik pengurangan dimensi yang menggunakan aljabar linear untuk mengubah data ke dalam ruang baru dengan lebih sedikit dimensi, sambil mempertahankan sebanyak mungkin variasi dalam data.
6. Gradient Descent: Banyak algoritma pembelajaran mesin menggunakan metode optimisasi seperti gradient descent, yang melibatkan perhitungan turunan dan manipulasi matriks untuk meminimalkan fungsi kerugian.
BACA JUGA:Kebiasaan Buruk yang Mempercepat Kerusakan Handphone, Berikut Panduan untuk Pengguna
BACA JUGA:Inovasi ALMARI RSUD BARI KOTA PALEMBANG
Secara keseluruhan, aljabar linear memberikan dasar teoretis dan alat praktis yang sangat diperlukan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin. (Nanda)