Ragam Tipe Machine Learning & Penerapannya
Halo teman-teman, sadarkah kalian bahwa kegiatan yang kita lakukan dalam keseharian menggunakan bantuan teknologi itu telah menerapkan machine learning? Machine learning merupakan mesin pembelajar yang dirancang agar dapat belajar sendiri tanpa arahan dari manusia.
Terdapat beberapa tipe machine learning yang sudah sering diterapkan dalam berbagai bidang untuk memudahkan pekerjaan manusia. Beberapa tipe itu antara lain supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning.
Machine learning merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence. Machine learning dapat memudahkan pekerjaan manusia dapat dikerjakan dengan lebih cepat serta efisien. Machine learning ini dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa tipe machine learning serta beberapa contoh penerapannya.
1. Supervised Learning
Supervised learning merupakan salah satu tipe machine learning yang mana cara kerjanya machine learning dilatih untuk dapat mengenali pola antara data input dan data output. Pada tipe supervised learning ini diperlukan data training dan data testing.
Data training yang digunakan dalam tipe ini juga data yang memiliki label khusus. Terdapat berbagai contoh algoritma yang termasuk ke dalam tipe supervised learning yaitu Naive Bayes Classifier, Regresi Linier, Decision Tree, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, dll.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Unsupervised Learning
Unsupervised learning merupakan tipe algoritma machine learning yang dirancang untuk dapat belajar sendiri tanpa melatih algoritma untuk mengenali pola dalam data. Dalam tipe unsupervised learning tidak diperlukan data training dan data testing maupun data yang memiliki label tertentu.
Algoritma dalam tipe ini nantinya akan belajar mengenali pola sendiri. Beberapa contoh algoritma unsupervised learning antara lain K-Means, DBSCAN, K-Modes, Fuzzy C-Means, dll.
3. Reinforcement Learning
Reinforcement learning merupakan tipe machine learning yang dapat membuat agent software dan mesin bekerja secara otomatis dengan tujuan menentukan perilaku yang ideal agar dapat memaksimalkan hasil kerjanya.
Dalam tipe ini terdapat beberapa istilah yang sering digunakan seperti agent, environment, reward, state, policy, value, value function, model of the environment, model based methods dan Q value atau action value. Reinforcement learning ini sering diaplikasikan di berbagai kebutuhan seperti pada power system, penggunaan robot, mengevaluasi strategi perdagangan, dll.
4. Penerapan Machine Learning
Setelah mengenali secara singkat terkait pengertian machine learning serta beberapa tipenya, selanjutnya kita akan mengenali beberapa penerapan machine learning yang sudah diaplikasikan di berbagai bidang.
Untuk lebih mudahnya kita akan mengambil contoh penerapan dalam kehidupan sehari hari seperti rekomendasi produk dalam marketplace, fitur pengenalan wajah atau sidik jari dalam smartphone. pengkategorian dalam email, saran pencarian di mesin pencarian google, mendeteksi tindakan penipuan, dll.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Bagi seorang data scientist atau praktisi data, penguasaan machine learning merupakan suatu skill yang wajib dimiliki. Hal ini dikarenakan mayoritas nantinya yang dianalisis praktisi data adalah big data sehingga memerlukan keahlian dalam machine learning. Kalian bisa mencoba mulai belajar machine learning dari dasar di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita