Teorema tidak ada makan siang gratis: Perbedaan antara revisi

Jelajahi riwayat secara interaktif

← Revisi sebelumnya Revisi selanjutnya →

Konten dihapus Konten ditambahkan

VisualTeks wiki

Sebaris

@@ Baris 3: / Baris 3: @@
 Dalam [[cerita rakyat matematika]], '''teorema''' "'''tidak ada makan siang gratis'''" ([[bahasa Inggris]]: ''no free lunch theorem''(s)'';'' disingkat '''NFL''') dikemukakan oleh [[David Wolpert]] dan [[William G. Macready|William Macready]], merujuk pada pepatah [[Tidak ada yang namanya makan siang gratis|tidak ada makan siang gratis]] (''no such a thing as free lunch'') yang berarti tidak ada jalan pintas yang mudah menuju kesuksesan. Teorema ini pertama kali dipublikasikan dalam makalah ilmiah keduanya yang berjudul "''No Free Lunch Theorems for Optimization"'' pada tahun 1997.<ref name="WM97">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1997|title=No Free Lunch Theorems for Optimization|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/585893|journal=IEEE Transactions on Evolutionary Computation|volume=1|pages=67–82|doi=10.1109/4235.585893}}</ref> Wolpert sebelumnya telah menemukan teorema serupa untuk [[pemelajaran mesin]] (inferensi statistik).<ref name="Wolpert96">Wolpert, David (1996), "[http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf The Lack of ''A Priori'' Distinctions between Learning Algorithms]", ''Neural Computation'', pp. 1341–1390. {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20161220125415/http://www.zabaras.com/Courses/BayesianComputing/Papers/lack_of_a_priori_distinctions_wolpert.pdf|date=2016-12-20}}</ref>
-Pada tahun 2005, Wolpert dan Macready sendiri menjelaskan bahwa teorema pertama dalam makalah mereka "menyatakan bahwa dua sembarang algoritma [[Optimisasi|optimasi]] akan memiliki performa rata-rata yang sama, jika diuji pada seluruh kemungkinan masalah".<ref name="WM-coev">Wolpert, D.H., and Macready, W.G. (2005) "Coevolutionary free lunches", ''IEEE Transactions on Evolutionary Computation'', 9(6): 721–735</ref>
+Pada tahun 2005, Wolpert dan Macready menjelaskan teorema pertama NFL dalam makalah mereka, "menyatakan bahwa dua sembarang algoritma [[Optimisasi|optimasi]] akan memiliki performa rata-rata yang sama, jika diuji pada seluruh kemungkinan masalah".<ref name="WM-coev">Wolpert, D.H., and Macready, W.G. (2005) "Coevolutionary free lunches", ''IEEE Transactions on Evolutionary Computation'', 9(6): 721–735</ref>
-Teorema "tidak ada makan siang gratis" (NFL) lebih mudah disebutkan dan dipahami dibandingkan teorema sebenarnya yang dibuktikan Wolpert dan Macready. Teorema NFL kurang kuat dan tidak mencakup keseluruhan temuan mereka. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk memperluas penelitian Wolpert dan Macready secara substansial. Penggunaan teorema NFL dalam konteks area penelitian, teorema [[Tidak ada makan siang gratis dalam pencarian dan pengoptimalan|tidak ada makan siang gratis dalam pencarian dan optimasi]] menjadi subdisiplin sendiri yang berfokus untuk menganalisis data secara matematis untuk sifat statistik, khususnya dalam pencarian<ref name="WM95">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1995|title=No Free Lunch Theorems for Search|journal=Technical Report SFI-TR-95-02-010|publisher=Santa Fe Institute}}</ref> dan optimasi.<ref name="WM97">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1997|title=No Free Lunch Theorems for Optimization|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/585893|journal=IEEE Transactions on Evolutionary Computation|volume=1|pages=67–82|doi=10.1109/4235.585893}}</ref>
+Teorema "tidak ada makan siang gratis" (NFL) lebih mudah disebutkan dan dipahami, dibandingkan teorema sebenarnya yang dibuktikan Wolpert dan Macready. Teorema NFL kurang kuat dan tidak mencakup keseluruhan temuan mereka. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk memperluas penelitian Wolpert dan Macready secara substansial. Penggunaan teorema NFL dalam konteks area penelitian tersendiri adalah teorema [[Tidak ada makan siang gratis dalam pencarian dan pengoptimalan|tidak ada makan siang gratis dalam pencarian dan optimasi]]. Teorema tersebut menjadi subdisiplin sendiri yang berfokus dalam analisis data secara matematis untuk sifat-sifat statistik, khususnya dalam pencarian<ref name="WM95">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1995|title=No Free Lunch Theorems for Search|journal=Technical Report SFI-TR-95-02-010|publisher=Santa Fe Institute}}</ref> dan optimasi.<ref name="WM97">{{Cite journal|last=Wolpert|first=D. H.|last2=Macready|first2=W. G.|year=1997|title=No Free Lunch Theorems for Optimization|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/585893|journal=IEEE Transactions on Evolutionary Computation|volume=1|pages=67–82|doi=10.1109/4235.585893}}</ref>
 Meskipun beberapa peneliti melihat teorema NFL sebagai suatu wawasan penting, peneliti lain berpendapat bahwa NFL kurang relevan dalam penelitian pembelajaran mesin.<ref name="whitley">Whitley, Darrell, and Jean Paul Watson. "[https://www.researchgate.net/profile/Darrell_Whitley2/publication/226085645_Complexity_Theory_and_the_No_Free_Lunch_Theorem/links/5632148608ae0530378e94b9.pdf Complexity theory and the no free lunch theorem]." In Search Methodologies, pp. 317–339. Springer, Boston, MA, 2005.</ref> <ref name="carrier">Giraud-Carrier, Christophe, and Foster Provost. "[https://www.researchgate.net/profile/Christophe_Giraud-Carrier/publication/228671734_Toward_a_justification_of_meta-learning_Is_the_no_free_lunch_theorem_a_show-stopper/links/0fcfd510c5d5b83ec8000000/Toward-a-justification-of-meta-learning-Is-the-no-free-lunch-theorem-a-show-stopper.pdf Toward a justification of meta-learning: Is the no free lunch theorem a show-stopper]." In Proceedings of the ICML-2005 Workshop on Meta-learning, pp. 12–19. 2005.</ref>