Mengenal Kernel Dalam Machine Learning

Dalam machine learning, kernel adalah fungsi matematika yang digunakan untuk mengubah data yang tidak linear (berkorelasi secara kompleks) menjadi data linear agar lebih mudah diolah oleh algoritma pembelajaran. Kernel sangat berguna ketika kita memiliki data yang sulit dipisahkan dengan garis lurus, tetapi bisa dipisahkan jika kita mengubah perspektif atau ruangnya.

Sederhananya, kernel membantu kita dengan "mengangkat" data ke dimensi yang lebih tinggi, sehingga pola tersembunyi menjadi terlihat dan lebih mudah dipisahkan. Atau lebih sederhananya lagi, kernel merupakan representasi dari distribusi data. Apakah datanya terdistribusi secara linear, radial, sigmoid atau mengikuti distribusi tertentu. Hal ini sangat bermanfaat terutama dalam algoritma seperti Support Vector Machine (SVM).

Mengapa Memahami Kernel Sangat Penting?

Ketika data tidak dapat dipisahkan dengan garis lurus atau batas sederhana, penggunaan metode tradisional menjadi kurang efektif. Di sinilah kernel berperan. Fungsi kernel mengubah data menjadi format yang lebih mudah dipisahkan secara matematis. Jadi, kernel adalah semacam trik untuk mengatasi data yang rumit tanpa harus secara eksplisit memetakan data ke ruang dimensi yang lebih tinggi.

Misalkan Anda memiliki data dua kelas, kelas A dan B, yang dalam dua dimensi tampak berbaur dan tidak dapat dipisahkan dengan garis lurus. Kernel memungkinkan kita "mengangkat" data ini ke dimensi yang lebih tinggi, katakanlah tiga dimensi, sehingga di ruang yang lebih tinggi, data ini bisa dipisahkan dengan bidang datar atau garis.

Keuntungan Menggunakan Kernel

Ada beberapa keuntungan jika kamu memahami fungsi kernel dan menerapkannya dalam program machine learning kamu, antara lain:

1. Proses klasifikasi lebih efektif: dengan kernel yang tepat, decision function akan lebih mudah dalam memahami data dan mengklasifikasikan data dalam batas-batas fungsi tersebut. Sehingga proses klasifikasi lebih efektif.
2. Meringankan kerja CPU & Memory: Dengan proses klasifikasi yang lebih efektif ini, kerja CPU juga semakin mudah dan meringankan memory. Selain itu, kerja-kerja pembelajaran mesin juga menjadi semakin cepat.
3. Meningkatkan Akurasi: Dengan teknik kernel yang tepat, data dapat diklasifikasikan dengan cara yang lebih baik, sehingga performa akurasi yang dihasilkan pun juga semakin baik.

Jenis-Jenis Kernel dalam Machine Learning

Ada beberapa jenis kernel yang umum digunakan dalam machine learning, masing-masing dengan karakteristik yang sesuai untuk tipe data atau masalah tertentu:

1. Linear Kernel
   Linear kernel adalah fungsi kernel yang paling sederhana, yang mengasumsikan bahwa data dapat dipisahkan secara linear. Jika data dapat dipisahkan dengan garis lurus atau bidang di ruang aslinya, maka linear kernel sudah cukup. Misalnya, dalam masalah klasifikasi sederhana di mana data dari dua kelas sudah terpisah dengan baik.
   
   Persamaan Linear Kernel:
   
   
   Contoh Linear Kernel Pada SVM:
   
   
   
2. Polynomial Kernel
   Kernel polinomial mengubah data dengan membuat kombinasi polinomial dari fitur-fitur aslinya. Kernel ini cocok untuk data yang dapat dipisahkan dengan batas polinomial non-linear.
   
   Persamaan Polynomial Kernel:
   
   
   Contoh Polynomial Kernel Pada SVM:
   
   
   
3. Radial Basis Function (RBF) Kernel / Gaussian Kernel
   RBF adalah salah satu kernel yang paling populer dan serbaguna. Kernel ini bekerja dengan baik ketika data tidak bisa dipisahkan secara linear. RBF berfokus pada jarak antara titik-titik data, sehingga memungkinkan pemisahan yang lebih fleksibel.
   
   Persamaan RBF Kernel:
   
   
   Contoh RBF Kernel Pada SVM:
   
   
   RBF kernel sering digunakan dalam masalah klasifikasi di mana data tersebar dengan pola yang kompleks. Lebih lengkap tentang kernel RBF, kalian bisa pelajadi pada artikel berikut:
   
   Baca Juga: Lebih Lengkap Dengan Kernel RBF disini
   
   
4. Sigmoid
   Kernel sigmoid mirip dengan fungsi aktivasi sigmoid dalam neural network. Fungsi ini dapat digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi yang memiliki batasan yang lebih kompleks.
   
   Persamaan Sigmoid:
   
   
   Contoh Kernel Sigmoid:
   
   
   

Kesimpulan

Kernel adalah alat yang sangat kuat dalam machine learning, terutama ketika bekerja dengan data yang tidak dapat dipisahkan secara linear. Dengan menggunakan berbagai jenis fungsi kernel, seperti linear, polynomial, RBF, dan sigmoid, kita dapat mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah dipisahkan oleh algoritma pembelajaran. Contoh penggunaan kernel dalam SVM membantu menyelesaikan berbagai masalah klasifikasi, pengenalan pola, dan deteksi anomali dalam berbagai bidang.