Pengkodean one-hot adalah konsep penting dalam bidang pemrograman komputer. Ini adalah skema representasi data yang biasa digunakan untuk merepresentasikan data dalam bentuk yang sesuai untuk pembelajaran mesin dan analisis data. Dalam metode pengkodean ini, data kategorikal diwakili oleh sejumlah masukan dan keluaran numerik, di mana setiap nilai dalam vektor masukan dikaitkan dengan nilai yang sesuai dalam vektor keluaran. Skema representasi data ini digunakan untuk mengubah nilai kategorikal menjadi representasi numerik yang dapat digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin.
Dalam pengkodean one-hot, setiap kategori dalam vektor masukan ditetapkan ke nilai biner tunggal dalam vektor keluaran. Untuk setiap kategori pada vektor masukan, terdapat satu dan hanya satu nilai “panas” pada vektor keluaran. Hal ini memungkinkan beberapa tetapi tidak semua nilai muncul bersamaan dalam vektor keluaran. Oleh karena itu, vektor keluarannya adalah vektor renggang, yang hanya berisi beberapa nilai bukan nol.
Proses pengkodean one-hot dapat dianggap sebagai mengubah nilai kategorikal menjadi representasi numerik yang kemudian dapat dimanfaatkan oleh berbagai algoritma pembelajaran mesin. Prosesnya dimulai dengan mengambil nilai kategorikal dan menempatkannya dalam matriks atau array biner. Artinya setiap nilai diberikan representasi biner, seperti “1” untuk “ya” dan “0” untuk “tidak”. Vektor keluaran kemudian akan berisi satu nilai untuk setiap baris matriks biner, yang menunjukkan ada atau tidaknya setiap kategori dalam vektor masukan.
Encoding one-hot adalah teknik yang banyak digunakan dalam algoritme pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan karena membuat data lebih mudah diproses dan dapat membantu mengurangi bias. Dalam algoritme tertentu, seperti jaringan saraf, pengkodean one-hot terkadang digunakan sebagai langkah pra-pemrosesan untuk meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin. Hal ini juga dapat digunakan sebagai cara untuk mengurangi kompleksitas data, dengan memilih informasi yang relevan untuk digunakan model.
Secara keseluruhan, enkode one-hot adalah pendekatan yang ampuh untuk representasi data dan merupakan komponen inti dari banyak algoritma pembelajaran mesin. Dengan mengubah informasi kategorikal menjadi data numerik, data scientist dapat lebih mudah mengolah, memproses, dan menganalisis data untuk berbagai tujuan praktis dan penelitian.
