Dokumen ini membincangkan tentang algoritma gradient descent yang digunakan untuk mengoptimalkan parameter dalam model machine learning, terutamanya dalam konteks regresi linear. Ia menjelaskan bagaimana gradient descent dapat meminimalkan fungsi cost untuk mendapatkan nilai koefisien yang terbaik. Beberapa contoh fungsi dan nilai cost yang berkaitan juga diberikan.

1. H a l o t e c h A c a d e m y
GRADIENT DESCENT

2. H a l o t e c h
A c a d e m y
W dan b
Cos t Funct i on
Merupakan Fungsi yang digunakan
untuk menghitung tingkat error pada
suatu algoritma machine learning linear
Gradient Descent
Algoritma optimasi yang digunakan untuk
menemukan nilai-nilai parameter (koefisien) dari
suatu fungsi (f) yang meminimalkan fungsi cost.
Merupakan algoritma yang digunakan untuk
memperkecil nilai Cost Function
Training Linear Regression
Linear
Regression
Source : Wikipedia

3. y = 100x + 100
Cost = 23.333
y = 300x + 100
Cost = 50.000
y = 180x + 100 Cost = 400
Source Image : Course Supervised Machine Learning: Regression and Classification, Coursera

4. H a l o t e c h
A c a d e m y

5. H a l o t e c h
A c a d e m y
Source Image : Course Supervised Machine Learning: Regression and Classification, Coursera

6. H a l o t e c h
A c a d e m y
Very Small Very Big
Source Image : Course Supervised Machine Learning: Regression and Classification, Coursera

7. H a l o t e c h
A c a d e m y
Source Image : Course Supervised Machine Learning: Regression and Classification, Coursera

8. H a l o t e c h
A c a d e m y

9. H a l o t e c h
A c a d e m y

10. H a l o t e c h
A c a d e m y

11. Halotechin halotechin@gmail.com Halotech Academy
THANKS
FOR WATCHING