Text

Proceedings of ELM-2014 Volume 2; Applications

---

* Penelitian terbaru tentang Mesin Pembelajaran Ekstrim, * Hasil Konferensi Internasional tentang Mesin Pembelajaran Ekstrim (ELM-2014) yang diadakan di Marina Bay Sands, Singapura, 8-10 Desember 2014, * Menyajikan Teori, Algoritma, dan Aplikasi. --> Mesin Pembelajaran Ekstrim (ELM) Itu adalah jenis algoritma pembelajaran mesin. Ini telah menemukan aplikasi di berbagai bidang karena kesederhanaannya, kecepatan belajar yang cepat, dan kinerja generalisasi yang baik. Berikut adalah beberapa aplikasi umum dari Mesin Pembelajaran Ekstrim: 1. Pengenalan Pola: * ELM digunakan dalam tugas pengenalan pola seperti pengenalan gambar dan ucapan. Kemampuan ELM untuk menangani kumpulan data besar secara efisien dan kecepatan pelatihannya yang cepat membuatnya cocok untuk aplikasi semacam itu. 2. Masalah Regresi: * ELM dapat diterapkan pada masalah regresi, dimana tujuannya adalah untuk memprediksi nilai yang berkelanjutan. Mereka dikenal karena konvergensi yang cepat dan kemampuan generalisasi yang baik dalam tugas regresi. 3. Tugas Klasifikasi: * ELM banyak digunakan untuk tugas klasifikasi. Mereka telah dipekerjakan di bidang-bidang seperti bioinformatika untuk mengklasifikasikan data biologis, keuangan untuk memprediksi harga saham, dan domain lain di mana klasifikasi merupakan komponen kunci. 4. Prediksi Deret Waktu: * ELM dapat diterapkan pada masalah prediksi deret waktu, meramalkan nilai masa depan berdasarkan data historis. Kecepatan belajar mereka yang cepat menguntungkan dalam skenario di mana prediksi waktu nyata diperlukan. 5. Deteksi Anomali: * ELM dapat digunakan untuk deteksi anomali, mengidentifikasi pola atau pencilan yang tidak biasa dalam kumpulan data. Ini sangat berguna dalam keamanan siber, deteksi penipuan, dan diagnosis kesalahan. 6. Sistem Kontrol: * ELM telah diterapkan pada sistem kontrol, membantu mengoptimalkan dan mengontrol proses di berbagai industri. Kemampuan mereka untuk menangani sistem yang kompleks membuatnya cocok untuk aplikasi semacam itu. 7. Pemrosesan Gambar dan Sinyal: * ELM dapat diterapkan pada tugas pemrosesan gambar dan sinyal, seperti denoising, kompresi, dan ekstraksi fitur. Kesederhanaan dan efisiensinya membuatnya cocok untuk pemrosesan waktu nyata. 8. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): * Dalam aplikasi NLP, ELM telah digunakan untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, dan pemodelan bahasa. Penting untuk dicatat bahwa kesesuaian ELM untuk aplikasi tertentu bergantung pada karakteristik spesifik dari masalah yang dihadapi. Meskipun ELM memiliki keunggulan dalam hal kecepatan pelatihan, kesederhanaan, dan generalisasi, pemilihan algoritme harus didasarkan pada sifat data dan tujuan aplikasi.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

Prosiding dalam Adaptasi, Pembelajaran, dan Optimalisasi

Call Number

006.3 CAO e

Publisher

Zhejiang, China : Springer International Publishing., 2015

Collation

-

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-319-14066-7

Classification

006.3

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

4

Subject(s)

Kecerdasan Buatan

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Jiuwen Cao, Kezhi Mao, Erik Cambria, Zhihong Man, Kar-Ann Toh

Other Information

Cataloger

Erwin

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-14066-7

Validator

-

Digital Object Identifier (DOI)

-

Journal Volume

-

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment