Seorang programmer berhasil mengimplementasikan algoritma clustering K-means pada komputer Apple II menggunakan APPLESOFT BASIC, memicu diskusi tentang evolusi machine learning dan kendala pemrograman. Proyek ini menunjukkan bagaimana konsep fundamental machine learning dapat berjalan pada perangkat keras dari akhir tahun 1970-an, lengkap dengan batas keputusan visual dan iterasi algoritma real-time.
Langkah-langkah Algoritma K-Means
- Inisialisasi: Buat k centroid klaster dengan memilih secara acak k observasi dari dataset
- Langkah 1 - Penugasan: Tetapkan setiap observasi ke klaster terdekat menggunakan jarak Euclidean
- Langkah 2 - Pembaruan: Hitung ulang centroid berdasarkan titik-titik yang ditugaskan, ulangi hingga konvergen
Nostalgia Bertemu Machine Learning Modern
Implementasi ini menampilkan clustering K-means dengan umpan balik visual, menggambar batas keputusan saat algoritma konvergen pada titik data. Programmer mengurangi ukuran dataset untuk mempercepat eksekusi dan menangani keterbatasan komputasi perangkat keras vintage tersebut. Proyek ini mencapai akurasi 90% pada masalah clustering dua kelas sederhana, membuktikan bahwa prinsip inti machine learning dapat bekerja bahkan pada sistem yang sangat terbatas.
Anggota komunitas berbagi kenangan mereka tentang petualangan pemrograman awal. Satu developer mengingat membuat algoritma genetik dalam Pascal selama tahun 1990-an, sementara yang lain menyebutkan mengimplementasikan perceptron pada Apple II pada tahun 1984 yang membutuhkan 20 menit per pass pengenalan. Cerita-cerita ini menyoroti bagaimana kendala pemrograman sering mengarah pada solusi kreatif dan pengalaman belajar yang penting.
Detail Implementasi Teknis
- Platform: Komputer Apple II dengan APPLESOFT BASIC
- Dataset: Dikurangi menjadi 5 sampel per kelas untuk eksekusi yang lebih cepat
- Akurasi: 90% (1 dari 10 observasi salah diklasifikasikan)
- Perhitungan jarak: Jarak Euclidean kuadrat (menghindari akar kuadrat yang mahal secara komputasi)
- Toleransi konvergensi: 0.001
Tantangan Teknis dan Solusi Kreatif
Implementasi Apple II menghadapi beberapa rintangan teknis yang khas dari komputasi vintage. Keterbatasan memori memerlukan manajemen array yang hati-hati, karena APPLESOFT BASIC mengeluarkan error ketika mencoba mendeklarasikan ulang array yang sudah ada. Programmer harus mengoptimalkan kalkulasi jarak dengan menghindari operasi akar kuadrat yang mahal, menggunakan jarak Euclidean kuadrat untuk perbandingan.
Komponen visual terbukti sangat menantang. Menggambar batas keputusan memerlukan kalkulasi geometris yang kompleks untuk memastikan garis tetap dalam batas layar. Kode menangani kasus edge seperti kemiringan vertikal dan centroid di luar layar, meskipun programmer mencatat beberapa keterbatasan masih tersisa untuk skenario dengan lebih dari dua cluster.
Keterbatasan Perangkat Keras Apple II
- Keterbatasan memori yang memerlukan pengelolaan array yang hati-hati
- Tidak ada kemampuan untuk mendeklarasikan ulang array yang sudah ada di APPLESOFT BASIC
- Operasi matematika yang mahal (fungsi SQR)
- Resolusi layar terbatas untuk tampilan grafis
- Eksekusi single-threaded tanpa optimisasi modern
Perdebatan tentang Klasifikasi Machine Learning
Proyek ini memicu perdebatan tentang apa yang memenuhi syarat sebagai machine learning. Beberapa anggota komunitas mempertanyakan apakah teknik regresi sederhana layak mendapat label machine learning, sementara yang lain berargumen bahwa memecahkan masalah komputasi kompleks pada perangkat keras terbatas pasti masuk wilayah ML. Diskusi ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang bagaimana bidang ini telah berkembang dan meluas selama beberapa dekade.
Ketika Anda mendapati diri memecahkan masalah NP-hard pada Apple II, kemungkinan besar Anda telah memasuki wilayah machine learning.
Programmer berencana mengeksplorasi algoritma yang lebih canggih seperti Expectation Maximization, yang dapat menangani sifat Gaussian dari data uji dengan lebih baik. Namun, mengimplementasikan neural network dengan backpropagation pada APPLESOFT BASIC akan menghadirkan tantangan tambahan yang signifikan.
Renaissance Pemrograman Perangkat Keras Legacy
Proyek ini bergabung dengan tren yang berkembang dalam mengimplementasikan algoritma modern pada komputer vintage. Kombinasi nostalgia dan tantangan teknis menarik bagi programmer yang tertarik memahami kendala komputasi historis dan konsep algoritma fundamental. Bekerja dalam keterbatasan yang parah sering memberikan wawasan yang lebih dalam tentang bagaimana algoritma benar-benar berfungsi.
Implementasi Apple II berfungsi sebagai latihan edukatif dan pengingat tentang seberapa jauh komputasi telah berkembang. Apa yang dulu memerlukan optimisasi hati-hati dan solusi kreatif kini dapat berjalan dengan mudah pada smartphone yang ribuan kali lebih kuat dari perangkat keras asli.
Referensi: K-Means By Another Means