Support Vector Machine optimization with fractional gradient descent for data classification

Data classification has several problems one of which is a large amount of data that will reduce computing time. SVM is a reliable linear classifier for linear or non-linear data, for large-scale data, there are computational time constraints. The Fractional gradient descent method is an unconstrained optimization algorithm to train classifiers with support vector machines that have convex problems. Compared to the classic integer-order model, a model built with fractional calculus has a significant advantage to accelerate computing time. In this research, it is to conduct investigate the current state of this new optimization method fractional derivatives that can be implemented in the classifier algorithm. The results of the SVM Classifier with fractional gradient descent optimization, it reaches a convergence point of approximately 50 iterations smaller than SVM-SGD. The process of updating or fixing the model is smaller in fractional because the multiplier value is less than 1 or in the form of fractions. The SVM-Fractional SGD algorithm is proven to be an effective method for rainfall forecast decisions

Simulasi Jaringan Saraf Tiruan dengan Neural Network Fitting Tool (NFTool)

Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan model komputasi dengan mengadopsi jaringan sistem saraf manusia, jaringan ini tersusun dari neuron yang saling terhubung melalui sinapsis. JST digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, seperti klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola. Neural Network Fitting Tool (nftool) adalah alat yang disediakan oleh Matlab untuk membuat dan mengevaluasi JST dengan mudah. Nftool memungkinkan pengguna untuk mengatur topologi JST, memilih fungsi aktivasi dan pelatihan, serta mengevaluasi performa JST. Dalam penggunaannya, pengguna perlu memasukkan data pelatihan dan data validasi, dan menentukan jumlah lapisan dan jumlah neuron dalam setiap lapisan. Nftool juga dapat membantu pengguna dalam memilih parameter pelatihan, seperti kecepatan belajar dan momentum. Implementasinya, nftool bisa digunakan untuk memecahkan masalah regresi dan klasifikasi, namun pengguna perlu memahami konsep dasar JST dan memilih parameter yang sesuai untuk mendapatkan hasil yang akurat