Keahlian, Otoritas, dan Kepercayaan (E-A-T)
Original Research dan Analisis
Algoritma Google mempertimbangkan banyak aspek dalam menilai kualitas konten, termasuk kedalaman informasi, orisinalitas, keahlian penulis, dan bagaimana konten tersebut memberikan nilai tambah kepada pengguna. Konten yang memberikan informasi baru, terstruktur dengan baik, berasal dari sumber tepercaya, dan disajikan dengan cara yang mudah dipahami oleh pengguna akan lebih disukai oleh algoritma.
Keamanan Situs (HTTPS)
Sejarah Serakah Algorithms
Berikut adalah petunjuk penting dari algoritma serakah:
Mengapa menggunakan Pendekatan Serakah?
Berikut adalah alasan untuk menggunakan pendekatan serakah:
Judul Halaman (Title Tag)
Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi-Terawasi)
Algoritma jenis ini merupakan gabungan antara supervised learning dan unsupervised learning. Di mana sebagian data diberi label dan sebagian lagi tidak.
Setelahnya, algoritma akan belajar dari kedua jenis data untuk meningkatkan prediksi.
Strategi dan Keputusan yang Serakah
Logika dalam bentuknya yang paling sederhana diringkas menjadi “serakah” atau “tidak serakah”. Pernyataan-pernyataan ini ditentukan oleh pendekatan yang diambil untuk memajukan setiap tahap algoritma.
Misalnya, algoritma Djikstra menggunakan strategi greedy bertahap yang mengidentifikasi host di Internet dengan menghitung fungsi biaya. Nilai yang dikembalikan oleh fungsi biaya menentukan apakah jalur berikutnya adalah “serakah” atau “tidak serakah”.
Singkatnya, suatu algoritma akan berhenti menjadi serakah jika pada tahap mana pun ia mengambil langkah yang tidak serakah secara lokal. Masalah-masalah Greedy berhenti tanpa adanya ruang lingkup keserakahan lebih lanjut.
Keterbatasan Teknik Serakah
Ini tidak cocok untuk masalah Greedy yang memerlukan solusi untuk setiap submasalah seperti pengurutan.
Dalam soal latihan algoritma Greedy seperti itu, metode Greedy bisa saja salah; bahkan dalam kasus terburuk akan menghasilkan solusi yang tidak optimal.
Oleh karena itu, kerugian dari algoritma serakah adalah tidak mengetahui apa yang ada di depan keadaan serakah saat ini.
Berikut ini gambaran kelemahan metode Greedy:
Dalam pemindaian serakah yang ditampilkan di sini sebagai pohon (nilai lebih tinggi, keserakahan lebih tinggi), suatu algoritma menyatakan pada nilai: 40, kemungkinan akan mengambil 29 sebagai nilai berikutnya. Selanjutnya, pencariannya berakhir pada 12. Nilainya adalah 41.
Namun, jika algoritme mengambil jalur yang kurang optimal atau mengadopsi strategi penaklukan. kemudian 25 akan diikuti oleh 40, dan peningkatan biaya keseluruhan akan menjadi 65, yang dinilai 24 poin lebih tinggi sebagai keputusan suboptimal.
Jenis – Jenis Algoritma
Ternyata banyak jenis Algoritma yang sudah ada, tentu sangatlah sulit untuk menentukan mana Algoritma yang penting, ada 32 Algoritma yang digunakan dalam dunia komputer oleh ilmuan Ilmu Teknologi.
Berikut adalah 10 dari 32 Algoritma yang sering digunakan dalam dunia pemrograman dikomputer.
Teknik yang digunakan untuk mendapatkan nilai tertentu pada linear array dengan cara mengesampingkan setengah dari data di setiap langkahnya atau di setiap urutannya.
Pencarian Beam merupakan algoritma yang mengoptimasi pencarian terbaik pertama. Pencarian ini menggunakan Fungsi Heuristic yang digunakan untuk memeriksa node – node yang sedang diperiksa.
Source coding merupakan sebuah proses encoding suatu informasi menggunakan bit yang lebih sedikit daripada representasi tanpa kode yang diperlukan skema encoding dengan cara spesifik dan detail.
Sebuah metode algoritma umum yang digunakan untuk menemukan solusi optimal dalam berbagai macam masalah. Metode tersebut terutama digunakan pada masalah diskrit dan kombinasi.
Fungsi untuk merangkum dan mengidentifikasi data secara probabilisitik, biasanya hal ini digunakan oleh satu orang yang menerapkan rumus matematikanya ke dalam data pemrograman. Oleh karena itu akan menghasilkan string yang lebih unik dari biasanya.
Metode mengurangi run time pada algoritma serta menampilkan sub – masalah tumpeng tindih dan subtruktur optimal.
Permasalahan dalam Maximum Flow ini adalah menemukan hukum melalui jalur aliran secara maksimal. Terkadang hal ini yang disebut karena menemukan hukum dengan aliran maksimal.
Masalah ini biasanya dilihat dari masalah khusus yang lebih kompleks dari kasus melalui alur aliran tersebut. Maximum flow juga ada hubungannya dengan potongan dalam jaringan oleh teori Max – flow min – Cut
Metode ini merupakan metode yang efisien dalam menemukan perkiraan, dari nol serta dari fungsi yang bernilai nyata. Metode ini juga dikenal sebagai algoritma yang menemukan akar persamaan dimensi dalam satu atau lebih. Serta Metode newton digunakan sebagai metode untuk menemukan maksimal local dan fungsi minimal local.
