Konten Utama (Body Content)
Keterbacaan dan Struktur yang Baik
Algoritma Unsupervised Learning
Berikutnya algoritma Unsupervised Learning digunakan untuk menganalisis data yang tidak memiliki label atau kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Dalam pendekatan ini, model mencari pola, struktur, atau hubungan dalam data tanpa panduan dari output yang sudah diketahui. Algoritma ini sering digunakan untuk pengelompokan (clustering) dan pengurangan dimensi (dimensionality reduction).
Dalam clustering, model mengelompokkan data yang mirip menjadi kelompok atau cluster, seperti K-Means atau Hierarchical Clustering. Sedangkan pengurangan dimensi membantu mengurangi jumlah fitur dalam dataset sambil mempertahankan informasi penting, menggunakan metode seperti Principal Component Analysis (PCA). Unsupervised Learning berguna dalam eksplorasi data, penemuan pola baru, dan mengurangi kompleksitas data untuk analisis lebih lanjut.
Contoh Serakah Algorithms
Kebanyakan algoritma jaringan menggunakan pendekatan serakah. Berikut adalah daftar beberapa contoh algoritma Greedy:
Singkatnya, artikel ini mendefinisikan paradigma greedy, menunjukkan bagaimana optimisasi greedy dan rekursi dapat membantu Anda memperoleh solusi terbaik hingga titik tertentu. Algoritma greedy banyak digunakan untuk memecahkan masalah dalam banyak bahasa sebagai algoritma greedy. Python, C, C#, PHP, Java, dll. Pemilihan aktivitas contoh algoritma Greedy digambarkan sebagai masalah strategis yang dapat mencapai throughput maksimum dengan menggunakan pendekatan serakah. Pada akhirnya, kerugian dari penggunaan pendekatan serakah dijelaskan.
Diversity of Backlinks (Keragaman Backlink)
Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi-Terawasi)
Algoritma jenis ini merupakan gabungan antara supervised learning dan unsupervised learning. Di mana sebagian data diberi label dan sebagian lagi tidak.
Setelahnya, algoritma akan belajar dari kedua jenis data untuk meningkatkan prediksi.
Bagaimana Memecahkan masalah pemilihan aktivitas
Pada contoh penjadwalan aktivitas, terdapat waktu “mulai” dan “selesai” untuk setiap aktivitas. Setiap Aktivitas diindeks dengan nomor untuk referensi. Ada dua kategori kegiatan.
Durasi total menunjukkan biaya pelaksanaan aktivitas. Artinya (selesai – mulai) memberi kita durasi sebagai biaya suatu aktivitas.
Anda akan mengetahui bahwa tingkat keserakahan adalah jumlah sisa aktivitas yang dapat Anda lakukan dalam waktu aktivitas yang dipertimbangkan.
Responsif Terhadap Perangkat Mobile (Mobile Responsiveness)
Personalisasi Berdasarkan Akun Google
Google menggunakan konteks dan personalisasi untuk menyajikan hasil pencarian yang lebih relevan dan personal untuk setiap pengguna. Ini mencakup penggunaan lokasi geografis, riwayat pencarian, preferensi bahasa, serta data dari perangkat dan akun Google. Dengan memanfaatkan konteks ini, Google dapat memberikan pengalaman pencarian yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi individual, yang pada akhirnya meningkatkan kepuasan pengguna.
