Kovarians vs Korelasi: [Semua yang perlu Anda ketahui]

Banyak permutasi dan kombinasi diperlukan saat menafsirkan data dengan bantuan teknologi seperti Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan. Ini membantu untuk memprediksi hasil yang berbeda dalam situasi yang berbeda. Permutasi dan kombinasi ini dilakukan secara luas dengan bantuan variabel.

Variabel adalah item, kuantitas, atau angka yang dapat diukur dalam kumpulan data. Item atau kuantitas ini tidak tetap dan dapat berubah dalam situasi yang berbeda melalui faktor internal atau eksternal. Setiap kali nilai pasti dari suatu elemen tidak diketahui, kami menyebutnya sebagai variabel. Oleh karena itu, variabel sering disebut sebagai placeholder dari kuantitas yang tidak diketahui. Variabel didefinisikan sebagai nilai yang dapat diubah yang bergantung pada perintah atau input program komputer dalam komputer dan bahasa pemrograman.

Misalnya, dalam kumpulan data eCommerce yang terdiri dari pembelian pelanggan, preferensi pelanggan atau kemungkinan untuk memesan produk tertentu di masa depan adalah variabel. Itu tergantung pada kebutuhan pelanggan, pendapatan, usia, dan faktor lainnya. Mari kita pelajari lebih lanjut tentang bagaimana variabel berfungsi dan bagaimana hubungan antara dua variabel ditentukan.

Apa itu Kovarians?

Kovarian mengukur hubungan atau ketergantungan timbal balik antara dua variabel. Ini menentukan ke arah mana suatu variabel akan bergerak jika variabel lain mengubah kumpulan data yang sama.

Kovarians terdiri dari dua jenis - positif dan negatif. Ketika satu variabel diubah dan variabel kedua bergerak ke arah yang sama, itu disebut kovarians positif. Jika variabel kedua bergerak ke arah yang berlawanan, itu disebut sebagai kovarians negatif.

Nilai kovarians yang lebih tinggi menandakan ketergantungan kedua variabel. Kovarians positif berarti variabel berbanding lurus dan akan bergerak dalam arah yang sama. Nilai kovarians negatif memberi tahu kita bahwa dua variabel acak terkait secara tidak langsung dan bergerak ke arah yang berlawanan. Artinya, jika kuantitas satu variabel meningkat, variabel lain akan berkurang.

Apa itu Korelasi?

Mungkin ada lebih dari satu variabel dalam situasi atau kumpulan data tertentu. Variabel-variabel ini mungkin sepenuhnya terkait atau tidak terkait satu sama lain. Sangat penting untuk menurunkan hubungan antara dua variabel untuk menjaga akurasi sambil mencari tahu hasil yang menguntungkan. Ini dikenal sebagai korelasi, ukuran statistik yang menunjukkan hubungan antara dua variabel.

Korelasi menjelaskan hubungan linier antara dua variabel dan menunjukkan pergerakan satu variabel ketika variabel lainnya berubah.

Jika ada dua variabel X dan Y, dan ada perubahan X, korelasi akan mengukur perubahan Y karena variasi X. Ini menghitung apakah Y akan menunjukkan perubahan positif atau negatif dengan perubahan X .

Mirip dengan kovarians, ada tiga jenis korelasi - positif, negatif, dan nol. Dalam korelasi positif, ketika satu variabel naik pada grafik, variabel lainnya juga naik. Dalam korelasi negatif, jika satu variabel naik, variabel lainnya turun. Dalam korelasi positif dan negatif, variabel naik turun secara proporsional atau linier. Jika korelasinya nol, maka variabel-variabelnya tidak berhubungan, dan tidak ada grafik linier.

Korelasi diukur dengan bantuan koefisien Pearson. Nilai koefisien korelasi berkisar antara -1 sampai 1.

Apa Perbedaan antara Kovarians dan Korelasi?

Istilah kovarians dan korelasi sering digunakan secara bergantian. Namun, mereka tidak sama. Sulit bagi orang untuk mengetahui perbedaan antara keduanya. Mari kita pahami secara rinci kovarians vs korelasi.

1. Apa yang diukur

Kovarians dan korelasi sangat mirip dan membingungkan. Keduanya merupakan pengukuran variabel. Namun, perbedaan yang luar biasa antara keduanya adalah bahwa kovarians mengukur perubahan antara variabel. Ini memberitahu bagaimana dua variabel terkait satu sama lain dan apakah mereka bergerak dalam arah yang sama atau berlawanan. Kovarians tidak mendefinisikan bagaimana variabel berubah. Itu hanya mengkonfirmasi apakah variabel terkait satu sama lain atau tidak.

Di sisi lain, Tingkat atau tingkat perubahan variabel ditentukan dengan bantuan korelasi. Ini adalah fungsi dari kovarians.

2. Nilai

Nilai korelasi berkisar antara -1 hingga 1. Di sisi lain, nilai kovarians dapat berupa bilangan apa saja. Nilainya berada di antara kekuatan negatif dan kekuatan positif tak terhingga. Korelasi memiliki nilai standar sedangkan pentingnya kovarians tidak pasti. Kita dapat menurunkan nilai korelasi jika kita mengetahui koefisien kovarians.

3. Perubahan Skala

Ini berarti output berubah ketika variabel dikalikan dengan nilai konstan. Pergeseran skala tidak mempengaruhi nilai korelasi. Bahkan jika variabel dikalikan dengan konstanta, korelasinya akan tetap sama. Namun, ini tidak dalam kasus kovarians. Hal ini dipengaruhi oleh perubahan skala. Jika variabel dikalikan dengan konstanta, kovarians akan berubah.

Apa Penggunaan Kovarians dan Korelasi dalam Pembelajaran Mesin?

Ada berbagai variabel dalam pembelajaran mesin – variabel target, independen, sedang, pengganggu, dan kontrol. Variabel-variabel ini melakukan fungsi yang berbeda dan memainkan peran penting dalam algoritma dan teknik ML. Tugas utama variabel adalah menambahkan nilai yang hilang dalam algoritma. Karena data tidak selalu tersedia dalam bentuk terstruktur, mungkin ada elemen yang hilang. Algoritma tidak dapat berfungsi dengan informasi yang tidak lengkap. Oleh karena itu, insinyur atau pengembang perangkat lunak menggunakan variabel dalam pembelajaran mesin untuk mengisi nilai yang hilang.

Apa Peluang Karir dalam Pembelajaran Mesin?

Salah satu komponen penting dari pembelajaran mesin dan teknologi AI adalah ketergantungan variabel atau hubungan antara dua variabel acak. Algoritme ML dan AI memberikan hasil dengan mengidentifikasi hubungan antara dua variabel. Oleh karena itu, jika Anda ingin membangun karir di bidang machine learning, Anda harus mengetahui konsep kovarians dan korelasi.

Untuk mempelajari secara mendalam tentang machine learning dan AI, Anda dapat mendaftarkan diri di program Master of Science in Machine Learning & AI oleh upGrad.

Ini adalah kursus online untuk para insinyur, TI, dan profesional data yang membantu mereka mendapatkan pembelajaran mesin dan pengetahuan AI. Program ini juga memberikan pelajar status alumni Liverpool John Moores University dan Institut Teknologi Informasi Internasional, Bangalore.

Kursus ini memungkinkan Anda untuk terhubung dengan pakar industri dari Flipkart dan Zee5. Anda juga mendapatkan kesempatan untuk melakukan banyak proyek industri untuk mendapatkan keterampilan yang relevan seperti pembelajaran mendalam dan analitik prediktif, dan statistik.

Berikut adalah dua peluang karir terbaik di Machine Learning dan AI:

1. Ilmuwan Data

Pada tahun 2012, Harvard Business Review menyatakan bahwa Data Scientist adalah pekerjaan paling seksi di abad ke-21 karena kebutuhan akan data scientist berkembang pesat. Bahkan saat ini, ada kekurangan ilmuwan data di banyak sektor. Jika Anda menemukan data yang menarik, Anda memiliki pekerjaan bergaji tinggi yang ideal menunggu Anda. Gaji rata-rata ilmuwan data di India hampir tujuh lakh per tahun. Profesional data dengan keahlian beberapa tahun dapat memperoleh hingga 17 lakh per tahun.

2. Arsitek AI

Pekerjaan lain yang menciptakan buzz di industri ini adalah AI Architect. Seperti seorang arsitek memberikan solusi kepada kliennya, Arsitek AI juga menawarkan solusi AI kepada klien mereka. Mereka memahami kebutuhan klien mereka dan menyarankan teknologi yang tepat. Gaji rata-rata seorang Arsitek AI adalah enam lakh per tahun.

Pelajari kursus online ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Variabel memainkan peran penting dalam analisis data dan pengambilan keputusan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Korelasi dan kovarians membantu menentukan ada atau tidaknya hubungan antara dua variabel. Perusahaan kemudian dapat memprediksi hasil yang diinginkan dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah salah satu konsep pembelajaran mesin yang paling kompleks namun penting. Untuk mendapatkan pengetahuan ahli tentang Machine Learning dan AI, Anda dapat mengikuti program upGrad tentang ML dan AI.