Kelebihan dan Kekurangan Learning Vector Quantization
Pada saat ini saya akan membuat artikel tentang keuntungan dan kelemahan dari LVQ. Untuk memulai menjelaskan kelebihan dan kekurangan berikut saya akan mencoba menjelaskan pengertian dari learning vector quantization tersebut. Dimana awal untuk pengenalan LVQ tersebut dimulai dari menjelaskan pengertian dari LVQ tersebut.
LVQ merupakan metode pengelompokan yang setiap unitnya dapat menghasilkan output yang akan menampilkan sebuah kelas. LVQ ini akan digunakan untuk melakukan pengelompokkan dimana setiap jumlah kelompok atau item dapat ditentukan kelasnya. Dan juga LVQ ini merupakan salah satu sebuah jaringan syaraf tiruan atau JST yaitu sebuah algoritma pembelajaran yang kompetitif dari algoritma kohonen (SOM). Tujuan ini pun adalah supaya dapat melakukan distribusi kelas vector supaya dapat menimalisir kesalahan yang terdapat di dalam melakukan pengelompokkan.
Algoritma tersebut telah dikemukakan oleh kohonen dari perbaikan sebuah vector quantization tersebut. Jadi, model dari pembelajaran LVQ ini dilakukan secara benar agar lebih cepat dibandingkan dari algoritma lain. Jadi, hal ini kita dapat mengurangi dataset yang besar menjadi kecil vector yang digunakan.
Untuk mengelompokkan suatu jenis dibutuhkan sebuah keterampilan dan kemampuan dalam memeriksa suatu jenis tersebut. Untuk melakukan pengelompokkan, banyak metode yang telah dikembangkan sebelumnya Metode ini telah terlatih untuk melaksanakan fungsi kompleks dalam berbagai bidang aplikasi yang telah mencakup pengenalan yang terbaik. Dengan ini, kita dapat menggunakan untuk mengelompokkan beberapa jenis berdasarkan klasifikasinya. Hasil pengelompokan ini pun dapat digunakan untuk melakukan hasil yang cepat, akurat serta meminimalkan kesalahan. Maka, metode ini akan digunakan untuk pengelompokkan jenis adalah jaringan LVQ.
LVQ ini merupakan metode atau cara pelatihan yang akan digunakan dalam mengerjakan pembelajaran pada saat lapisan kompetitif yang akan dipantau oleh arsitektur jaringan yang berlayer tunggal. Kelas-kelas ini akan mendapatkan hasil dari sebuah lapisan yang tidak hanya tergantung pada jarak vector masukan tersebut. Dan jika pada kedua vector masukan tersebut saling mendekati, maka lapisan tersebut akan diletakkan kedua vector masukan tersebut kedalam suatu kelas yang sama pula. LVQ merupakan metode pengelompokkan pola masing-masing unit keluaran yang diwakili oleh kategori dari unit keluaran dan seharusnya ini digunakan oleh masing – masing item.
Jaringan LVQ ini tersebut mempunyai sebuah target yang dicapai. Karena LVQ tersebut harus mempunyai lapisan kompetitif agar dapat belajar mengenali dan mengelompokkan vector masukan. Penjelasan diatas yaitu sebuah vector yang menghubungkan setiap neuron pada lapisan masukkan ke neuron pertama pada lapisan keluaran, sedangkan vector bobot yang akan dihubungkan setiap neuron pada lapisan masukkan tersebut ke neuron kedua pada lapisan keluaran. Sehingga sifat dari LVQ itu sendiri adalah mencari jarak antara vector input. Jika jaraknya tersebut pendek maka algoritma yang akan ditempatkan pada data tersebut ke target yang memiliki jarak yang kecil.
Selanjutnya, inti dari judul artikel yang dibahas adalah mengenai keuntungan dan kelemahan dari (LVQ). Jadi dari pengertian yang kita dapat simpulkan yaitu bahwa LVQ merupakan sebuah metode yang digunakan untuk melakukan pembelajaran yang kompetitif.
Keuntungan dan kelemahan dari LVQ itu sendiri yaitu :
Untuk keuntungan yang pertama adalah terdapat nilai error yang lebih kecil, Dapat meringkas data set yang besar menjadi lebih kecil, dimensi yang di dalam codebook tidak dibatasi dan Model yang akan dihasilkan dapat diubah secara bertahap.
Sedangkan untuk kelemahan adalah Dibutuhkan perhitungan jarak untuk seluruh atribut, Akurasi model bergantung pada inisialisasi model serta parameter yang digunakan, Akurasi akan dipengaruhi oleh distribusi kelas pada data training, dan sulitnya untuk menentukan jumlah codebook vector untuk masalah yang diselesaikan.
Penulis : Izul
Sukai/Like Fan Page Facebook Garuda Cyber Indonesia>
Subscribe Channel Youtube Garuda Cyber Indonesia>
Follow Instagram Garuda Cyber Indonesia>