Studi Perbandingan Back Propogation

Umi Mahdiah, UM and M. Isa Irawan, MII and Elly Matul Imah, EMI (2015) Studi Perbandingan Back Propogation. Jurnal Ilmu Komputer. ISSN 0121-2456

[img] Text
STUDY COMPARISON BACKPROPOGATION, SUPPORT VECTOR MACHINE.pdf.pdf

Download (324kB)

Abstract

Keberhasilan pemahaman tentang bagaimana membuat komputer belajar akan membuka banyak manfaat baru dari komputer. Sebuah pemahaman yang rinci tentang algoritma pengolahan informasi untuk pembelajaran mesin dapat membuat pemahaman yang sebaik kemampuan belajar manusia. Banyak jenis pembelajaran mesin yang kita tahu, beberapa diantaranya adalah Backpropagation (BP), Extreme Learning Machine (ELM), dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini menggunakan lima data yang memiliki beberapa karakteristik. Hasil penelitian ini, dari ketiga model yang diamati memberikan akurasi klasifikasi yang sebanding. Penelitian ini memiliki tiga kesimpulan, yang terbaik dalam akurasi adalah BP, yang terbaik dalam stabilitas adalah SVM dan CPU time terbaik adalah ELM untuk data bioinformatika.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Machine Learning, Backpropagation, Extreme Learning Machine, Support Vector Machine, Bioinformatika
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions: Journal Publications > Faculty of Health Science
Depositing User: Stefanus Setyo Wibagso
Date Deposited: 18 Oct 2016 02:10
Last Modified: 20 Oct 2017 04:09
URI: http://eprints.ukmc.ac.id/id/eprint/58

Actions (login required)

View Item View Item