Rekomendasi Jenis Algoritma Machine Learning

Machine learning saat ini bukanlah istilah asing di dunia teknologi. Untuk kamu yang sedang belajar tentang data, istilah machine learning cukup sering disebutkan. Namun tak jarang juga diketahui oleh orang awam karena banyak dibahas di berbagai media sosial. Apa itu machine learning? Machine learning adalah sistem pembelajaran mesin yang dirancang agar dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu di program ulang secara berkala. 

Sistem tersebut dirancang menggunakan algoritma tertentu sesuai kebutuhan. Secara umum machine learning berguna untuk mengolah big data untuk memperoleh informasi yang tersembunyi di balik data serta dapat memprediksi kejadian di masa mendatang. Hal ini sangat bermanfaat ketik diterapkan di perusahaan yang bergerak di berbagai bidang bisnis.

Sebenarnya teknologi machine learning sudah kita rasakan di kehidupan sehari-hari, loh. Bahkan ada di aplikasi yang sering kita gunakan ternyata menerapkan machine learning di dalamnya, salah satu contohnya yaitu Netflix.

Media streaming film ini akan memberikan rekomendasi film sesuai dengan preferensi pelanggan. Misalnya pelanggan A memilih atau sering menonton film action, maka sistem akan merekomendasikan genre film sejenis. 

Sehingga pelanggan tidak perlu susah-susah mencari film yang diinginkan. Melihat dari contoh tersebut, teman-teman pasti penasaran bagaimana cara kerja machine learning dan algoritma yang dipakai. Kali ini DQLab akan membahas jenis-jenis algoritma machine learning. Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!

1. Supervised & Unsupervised Learning

Dalam membangun machine learning, ada dua jenis algoritma yang sering digunakan yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Algoritma Supervised Learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output apakah sesuai dengan yang diinginkan.

Algoritma ini biasanya digunakan untuk melakukan prediksi yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan pada kumpulan data di masa lalu. Misalnya untuk memprediksi tren pasar yang sangat penting diamati bagi pelaku bisnis. 

Berbeda dengan algoritma supervised learning, algoritma unsupervised learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data tidak berlabel. Algoritma ini mengidentifikasi dan mengelompokkan data berdasarkan fitur tertentu seperti kepadatan dan struktur datanya tanpa training data seperti supervised learning.

Algoritma unsupervised learning akan menemukan pola tersembunyi dari kumpulan data tersebut. Informasi yang didapatkan nantinya bisa menjadi pedoman perusahaan dalam memperbaiki kinerja bisnisnya, seperti strategi pemasaran, upgrade kemasan produk, dan lain sebagainya. 

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Semi Supervised Learning

Ingin menggunakan kedua algoritma diatas? Kamu bisa menggunakan algoritma semi supervised learning. Algoritma ini adalah gabungan dari dua tipe algoritma yang kita bahas pada poin sebelumnya yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Semi supervised learning bekerja dengan menggunakan data berlabel untuk data skala kecil dan data tidak berlabel untuk data dalam skala besar. 

Semi-supervised learning dapat dibedakan menjadi dua yaitu metode inductive dan metode transductive. Metode inductive bertujuan untuk memberikan label pada data baru tanpa melakukan training data. Contoh metode inductive adalah image recognition dan sentiment analysis.

Sedangkan metode transductive akan terus melakukan training pada data baru sebelum memberikan label pada data. Model berbasis grafik merupakan salah satu model yang umum digunakan dalam metode transductive. Tipe algoritma semi supervised learning ini dapat dikombinasikan dengan algoritma lainnya seperti classification, regression, dan predict.

3. Reinforcement Learning

Algoritma machine learning selanjutnya disebut reinforcement learning. Algoritma ini adalah tipe machine learning yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Reinforcement learning mampu menemukan aksi atau perlakuan untuk menghasilkan output terbaik dengan uji coba berulang kali yang didapatkan dari lingkungan yang mempengaruhinya sehingga menambah pengetahuannya agar bisa memecahkan masalah. 

Proses ini akan terus berlangsung dan mengurangi interaksi atau keterlibatan manusia serta menghemat waktu dalam memecahkan masalah bisnis. Biasanya tipe ini digunakan dalam dunia robotik, navigasi, dan develop game. 

4. Ensemble Learning

Dalam membangun machine learning, setiap developer punya standarnya masing-masing. Biasanya berdasarkan apa yang dibutuhkan oleh perusahaan saat itu. Machine learning harus memiliki tingkat akurasi yang baik. Nah, jika ingin meningkatkan akurasi machine learning kita bisa menerapkan ensemble learning.

Ensemble Learning adalah metode membangun machine learning dimana beberapa algoritma dikombinasikan dan digunakan secara bersamaan untuk memperoleh hasil pemodelan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan jika hanya menggunakan satu algoritma saja. Cara ini cukup ampuh untuk meningkatkan kinerja model yang kita buat. Beberapa jenis ensemble learning yaitu sebagai berikut :

• Bagging atau dikenal juga sebagai bootstrap aggregating adalah proses yang menggunakan beberapa model algoritma yang sama dan setiap model dilatih pada sampel berbeda dari dataset yang sama. Kemudian prediksi yang dihasilkan digabungkan menggunakan statistik sederhana. Contoh algoritma nya yaitu Random Forest.

• Boosting merupakan variasi dari bagging yang mana setiap model individu dibangun berurutan mengulangi yang sebelumnya. Titik data yang salah dikelompokkan pada model sebelumnya maka akan ditekankan pada model berikutnya. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi model secara keseluruhan. 

• Stacking merupakan metode yang memasang banyak jenis model berbeda pada dataset yang sama dan menggunakan model lain untuk menggabungkan prediksi. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Banyak juga ya ternyata jenis algoritma machine learning. Poin-poin diatas hanya membahas jenis-jenisnya secara singkat. Dari setiap jenis tersebut memiliki algoritmanya masing-masing contohnya k-means, linear regression, decision tree, k-nearest neighbor, dan masih banyak lainnya.

Algoritma-algoritma ini harus dipahami pemula data yang ingin menjadi praktisi data karena akan sering digunakan untuk membangun machine learning. 

Bingung belajar dari mana? Yuk, gabung di DQLab.id! Module-module DQLab disusun untuk pemula hingga profesional yang ingin belajar data seperti machine learning dari dasar hingga advanced. Dengan real case study dari mentor data handal akan membantu untuk lebih memahami bagaimana cara membangun machine learning untuk tujuan tertentu. Project yang sudah dikerjakan bisa juga dijadikan portfolio data yang menarik rekruter. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya