Prof. Drs. T. Basaruddin, Ph.D.

Video ini membahas persoalan kuadrat terkecil, konsep yang lazim digunakan dalam modeling dan machine learning untuk mencari parameter model yang sesuai dengan data yang ada. Materi mencakup rumusan matematis persoalan kuadrat terkecil, eksistensi solusi, dan metode penyelesaiannya. Selain itu, video juga akan membahas penerapan matematis dalam menyelesaikan persoalan kuadrat terkecil.

Kita akan membahas topik terkait dengan persoalan kuadrat terkecil

atau yang sering disebut dengan least square problem.

Persoalan kuadrat terkecil ini sangat lazim kita temukan dalam berbagai aplikasi

dimana kita harus mencari parameter-parameter pada suatu model

setelah kita memiliki sejumlah data yang kita ambil dari lapangan misalnya.

Saat ini juga machine learning atau pembelajaran mesin sedang banyak digunakan

dan salah satu teknik ataupun cara yang diterapkan atau digunakan dalam pembelajaran mesin

adalah meminimumkan jarak antara data-data yang ada dengan suatu model tertentu

dan ini juga bisa didekati dengan persoalan kuadrat terkecil atau least square.

Ada tiga topik yang akan kita cover ataupun kita sajikan dalam topik ini.

Yang pertama kita akan mulai dengan rumusan dari persoalan kuadrat terkecil secara matematis

dan bagaimana model matematika yang berkaitan dengan persoalan kuadrat terkecil tersebut.

Selanjutnya secara cepat kita juga akan melihat eksistensi dari solusi

apakah dapat ditunjukkan bahwa suatu persoalan kuadrat terkecil memang memiliki solusi

dan sebagian besar dari waktu yang akan kita gunakan dalam pembahasan ini adalah

terkait dengan penyelesaian persoalan kuadrat terkecil dengan memperkenalkan beberapa metode.

Nah selanjutnya kita akan coba rumuskan secara matematis suatu persoalan kuadrat terkecil.

Introduksi: Persoalan Kuadrat Terkecil

DEKSRIPSI

PENGAJAR

Prof. Drs. T. Basaruddin, Ph.D.

Prof. Drs. T. Basaruddin, Ph.D.

DEKSRIPSI

Prof. Drs. T. Basaruddin, Ph.D.

Prof. Drs. T. Basaruddin, Ph.D.