UBMUBM
Jurnal Algoritma, Logika dan KomputasiJurnal Algoritma, Logika dan KomputasiPaper ini mengkaji model klasifikasi yang lebih akurat dan lebih luas serta memiliki implikasi yang signifikan dalam bidang-bidang ini. Menggabungkan beberapa model atau menggunakan model hibrida telah menjadi praktik umum untuk mengatasi kekurangan model tunggal dan dapat menjadi suatu cara yang lebih efektif untuk meningkatkan kinerja prediktif tersebut, terutama ketika model dalam kombinasi yang sangat berbeda. Dalam tulisan ini, hibridisasi baru dari jaringan saraf tiruan (JST) diusulkan menggunakan model regresi linier berganda untuk menghasilkan model yang lebih akurat daripada jaringan saraf tiruan tradisional untuk memecahkan masalah klasifikasi. Hasil empiris menunjukkan bahwa model hibrida yang diusulkan menunjukkan secara efektif meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan dengan jaringan saraf tiruan tradisional dan juga beberapa model klasifikasi lain seperti analisis diskriminan linier, analisis diskriminan kuadrat, dan vector machine menggunakan patokan dan kumpulan data aplikasi dunia nyata. Set data ini bervariasi dalam jumlah kelas dan sumber data. Oleh karena itu, dapat diterapkan sebagai pendekatan alternatif yang tepat untuk memecahkan masalah klasifikasi, khususnya ketika akurasi peramalan yang lebih tinggi diperlukan.
Dalam penelitian ini, model hibrida baru yang menggabungkan jaringan saraf tiruan dan model regresi linier berganda telah diusulkan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.Hasil eksperimen pada berbagai dataset menunjukkan bahwa model yang diusulkan secara konsisten mengungguli model klasifikasi tradisional seperti multilayer perceptrons, analisis diskriminan, KNN, dan support vector machines.Model hibrida ini terbukti efektif dalam mengatasi keterbatasan pemodelan linear dari jaringan saraf tiruan tradisional, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja klasifikasi yang signifikan.
Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk mengeksplorasi penggunaan model hibrida ini dengan arsitektur jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks, seperti convolutional neural networks (CNN) atau recurrent neural networks (RNN), untuk menangani data dengan dimensi yang lebih tinggi atau data sekuensial. Selain itu, investigasi mengenai metode optimasi yang berbeda untuk melatih model hibrida, seperti algoritma genetika atau particle swarm optimization, dapat menghasilkan peningkatan akurasi dan efisiensi. Terakhir, studi tentang penerapan model hibrida ini pada berbagai domain aplikasi, seperti diagnosis medis, analisis keuangan, atau pengenalan pola, dapat memberikan wawasan tentang potensi praktis dan batasan model tersebut.
| File size | 337.11 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UBMUBM 80, serta kemampuan diskriminasi kelas yang sangat tinggi dengan rata-rata AUC 91%. Hasil ini membuktikan bahwa IndoBERT merupakan kerangka kerja yang80, serta kemampuan diskriminasi kelas yang sangat tinggi dengan rata-rata AUC 91%. Hasil ini membuktikan bahwa IndoBERT merupakan kerangka kerja yang
BDKJAKARTABDKJAKARTA Sistem ini mempermudah akses terhadap program pendidikan, kegiatan ekstrakurikuler, dan perkembangan siswa, sehingga mendukung manajemen sekolah yang lebihSistem ini mempermudah akses terhadap program pendidikan, kegiatan ekstrakurikuler, dan perkembangan siswa, sehingga mendukung manajemen sekolah yang lebih
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Ini tercermin pada model yang bersifat mendorong atau memotivasi, panutan, dan memberikan inspirasi kepada pegawai. Tujuan dari studi ini ialah untuk mengukurIni tercermin pada model yang bersifat mendorong atau memotivasi, panutan, dan memberikan inspirasi kepada pegawai. Tujuan dari studi ini ialah untuk mengukur
UBMUBM Pengguna dapat menggunakan filter pewarna bibir yang tersedia dalam aplikasi untuk mencari tahu warna yang sesuai dengan kulit mereka. Pengguna dapat menghematPengguna dapat menggunakan filter pewarna bibir yang tersedia dalam aplikasi untuk mencari tahu warna yang sesuai dengan kulit mereka. Pengguna dapat menghemat
UBMUBM Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dirancang berhasil memenuhi kebutuhan pengguna, memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan, dan dapatHasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dirancang berhasil memenuhi kebutuhan pengguna, memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan, dan dapat
BDKJAKARTABDKJAKARTA Program layanan keagamaan di TK Putra Harapan telah berjalan dengan sukses, menanamkan dan mengembangkan nilai-nilai spiritual pada usia dini. PerbedaannyaProgram layanan keagamaan di TK Putra Harapan telah berjalan dengan sukses, menanamkan dan mengembangkan nilai-nilai spiritual pada usia dini. Perbedaannya
UBMUBM Persaingan bisnis semakin ketat dengan munculnya banyak startup. Analisis asosiasi digunakan dalam data mining untuk menemukan aturan penggabungan item.Persaingan bisnis semakin ketat dengan munculnya banyak startup. Analisis asosiasi digunakan dalam data mining untuk menemukan aturan penggabungan item.
AHMARAHMAR Penelitian ini menggunakan prognosis pembelajaran mendalam untuk merespons secara efektif kasus kanker yang bermasalah di Nigeria. Model berbasis aturanPenelitian ini menggunakan prognosis pembelajaran mendalam untuk merespons secara efektif kasus kanker yang bermasalah di Nigeria. Model berbasis aturan
Useful /
UBMUBM Penelitian ini menekankan pentingnya variabel akademik dan sosial dalam mempengaruhi kesehatan mental mahasiswa. Temuan ini mengkonfirmasi keandalan metodePenelitian ini menekankan pentingnya variabel akademik dan sosial dalam mempengaruhi kesehatan mental mahasiswa. Temuan ini mengkonfirmasi keandalan metode
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Penelitian ini juga menemukan bahwa adopsi digital payment di Bali terus tumbuh, meskipun tantangan berupa kesenjangan digital di beberapa wilayah masihPenelitian ini juga menemukan bahwa adopsi digital payment di Bali terus tumbuh, meskipun tantangan berupa kesenjangan digital di beberapa wilayah masih
UBMUBM Penelitian ini menyajikan teori GB dan aplikasinya untuk masalah memprediksi kecelakaan “at-fault pada biaya kerugian mobil menggunakan data dari perusahaanPenelitian ini menyajikan teori GB dan aplikasinya untuk masalah memprediksi kecelakaan “at-fault pada biaya kerugian mobil menggunakan data dari perusahaan
UBMUBM Data hasil dari preprocessing dibagi menjadi data training dan data testing, setelah itu data kemudian dianalisis menggunakan metode naïve bayes sehinggaData hasil dari preprocessing dibagi menjadi data training dan data testing, setelah itu data kemudian dianalisis menggunakan metode naïve bayes sehingga