Kenali 3 Tipe Machine Learning Yang Sering Digunakan
Seiring dengan perkembangan teknologi, muncul keberadaan Machine learning yang menarik perhatian data enthusiast. Machine learning bukan sembarang mesin pada umumnya. Mesin ini diibaratkan layaknya manusia. Ibarat manusia, jika machine learning semakin banyak mengolah data maka output yang akan dihasilkan semakin akurat. Kehadiran machine learning dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat mengenali maupun menganalisa data secara menyeluruh. Sejalan dengan adanya Artificial Intelligence, mampu menopang keberlanjutan bisnis agar tetap bertumbuh dengan teknologi yang disandangnya. Di sisi lain, peran machine learning ternyata dapat meringankan penggunanya dalam berbagai aktivitas keseharian penggunanya. Salah satunya yang sedang tren saat ini adalah pemilihan jenis genre musik dan film kesukaan pengguna dapat diketahui menggunakan algoritma machine learning. Dilansir dari Forbes, machine learning menjadi tren populer masa kini yang selalu berkembang dalam beberapa tahun kedepan. Lebih lanjut, menurut seorang futuris Amerika, Ray Kurzweil bahwa penggunaan artificial intelligence akan berkembang lebih jauh hingga tahun 2045. Di era digital transformation, penerapan machine learning telah dipakai oleh berbagai lini bisnis sehingga machine learning sangat populer dan banyak diperbincangkan hangat oleh kalangan ilmuwan data.
Perkembangan jenis machine learning diikuti dengan berbagai macam dan tipe. Tentunya tipe machine learning ini memiliki kekhasan dan karakteristiknya masing-masing. Hal ini dikarenakan satu dari sekian tipe machine learning ini memiliki perbedaan masing-masing. Sebagai calon data scientist, perlu memahami dan mengetahui tipe machine learning tersebut. Hal ini akan berdampak dengan pengujian model serta hasil akurasi yang dihasilkan dari algoritma machine learning yang telah dipilih. Namun, jangan khawatir buat sahabat data yang belum tahu apa saja sih tipe machine learning, artikel ini cocok untuk menjawab rasa kebingungan kalian. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai 3 tipe machine learning yang seringkali digunakan oleh praktisi data. Bagi kalian para pemula data tentunya artikel ini wajib untuk disimak dan diketahui sama-sama. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1.Algoritma Supervised Learning
Algoritma supervised learning adalah algoritma yang paling sering digunakan dalam dunia data science dibandingkan dengan unsupervised learning. Analisis regresi linier berganda maupun logistik yang notabene sudah tidak asing lagi didengar adalah salah satu contoh dari supervised learning. Perbedaan kedua algoritma tersebut terletak pada bagaimana mereka belajar untuk membuat suatu prediksi maupun klasifikasi. Dalam supervised learning, algoritma tersebut seolah-olah dilatih terlebih dahulu agar dapat melakukan prediksi maupun klasifikasi. Penerapan algoritma supervised learning dalam dunia data science adalah Support vector machine, Neural network, Linear and logistics regression, random forest, and Classification trees.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2.Algoritma Unsupervised Learning
Pendekatan unsupervised learning tidak menggunakan data latih dan data training untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi. Berdasarkan model matematisnya, algoritma ini tidak memiliki target variabel. Salah satu tujuan dari algoritma ini adalah mengelompokkan objek yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Contoh dari penerapan metode ini adalah ketika seorang data analyst ingin pengelompokan customer berdasarkan kemiripan sifat dalam hal pendapatan, umur, hobi, dan jenis pekerjaan. Untuk mengelompokkan customer berdasarkan kemiripan sifat tersebut tidak diperlukan data training. Menggunakan data yang ada, kita bisa secara langsung mengelompokkan customer-customer tersebut. Beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam unsupervised learning adalah K-Means, Hierarchical Clustering dan masih banyak lagi yang lainnya
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
3.Algoritma Reinforcement Learning
Reinforcement Learning berbeda dengan supervised maupun unsupervised learning. Algoritma ini dimaksudkan untuk membuat komputer dapat belajar sendiri dari lingkungan (environment) melalui sebuah agent. Jadi komputer akan melakukan pencarian sendiri (self discovery) dengan cara berinteraksi dengan environment. Reinforcement-learning didefinisikan sebagai metode machine learning yang berkaitan dengan bagaimana agent perangkat lunak harus mengambil action di dalam environment. RL adalah bagian dari metode deep learning yang membantu Anda memaksimalkan sebagian dari reward kumulatif. Karakteristik reinforcement learning antara lain tidak ada supervisor, hanya ada bilangan real atau reward signal. Pengambilan keputusan berurutan. Waktu memainkan peran penting dalam masalah reinforcement. Feedback balik selalu tertunda. Action dari sebuah agent menentukan data selanjutnya yang diterimanya
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.