3 Tipe Machine Learning Permudah Analisis Data
Machine learning merupakan sebuah bentuk kecanggihan teknologi yang termasuk bagian dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Machine learning ini memiliki berbagai manfaat yang dapat membantu meringankan pekerjaan manusia. Kecanggihan teknologi yang kita hadapi masa kini akan lebih mudah dilakukan menggunakan bantuan machine learning. Secara umum terdapat beberapa tipe machine learning yang bisa digunakan untuk mengatasi berbagai kasus permasalahan.
Machine learning merupakan sebuah pembelajaran mesin yang digunakan untuk memahami dan membangun suatu metode. Penggunaan machine learning ini bisa digunakan untuk pemanfaatan dalam meningkatkan kinerja. Machine learning memiliki beberapa tahapan dimulai dari proses pengumpulan data, eksplorasi data, penentuan model machine learning, pelatihan model, dan evaluasi model yang digunakan. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa model machine learning yang perlu diketahui. Yuk, simak bersama-sama!
1. Sejarah Machine Learning
Machine learning pada pertama kali ditemukan oleh ilmuwan matematika pada tahun 1920-an. Machine learning ini termasuk salah satu cabang dari artificial intelligence. Machine learning pada awalnya diusulkan dengan berbagai konsep dasar-dasarnya sehingga membuat para developer tertarik untuk menggunakannya. Machine learning ini diciptakan agar komputer dapat belajar sendiri. Machine learning ini nantinya akan belajar dari data dengan melalui pendekatan yang berbeda-beda.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Supervised Learning
Supervised learning merupakan tipe machine learning yang sering disebut juga dengan pembelajaran terarah atau terbimbing. Sesuai dengan namanya, tipe ini dilakukan dengan menggunakan dua jenis data yaitu data latih dan data uji, dimana data latih memiliki label atau kelas. Machine learning ini nantinya akan belajar berdasarkan kumpulan data latih yang telah diberikan.
Setelah terbentuk modelnya, selanjutnya akan diterapkan pada data uji dan dari data uji tersebut akan muncul output yang sesuai dengan apa yang dipelajari oleh machine learning. Tipe supervised learning ini biasanya digunakan untuk klasifikasi dan regresi.
3. Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah tipe machine learning yang dalam penggunaannya tidak memerlukan data yang berlabel. Model dalam tipe ini dirancang agar dapat belajar sendiri dengan mengenali pola dan mencari karakteristik dalam pola. Unsupervised learning sering digunakan untuk proses clustering, deteksi anomali, dan association rule. Selain itu model ini bisa mempelajari data secara real time. Beberapa contoh algoritma unsupervised learning adalah K-Means dan Fuzzy C-Means.
4. Semi Supervised Learning
Semi supervised learning adalah pembelajaran semi terarah atau biasa disebut dengan semi supervised learning. Tipe ini menggabungkan dua tipe machine learning sebelumnya. Algoritma ini dapat melibatkan data mulai dari yang berjumlah kecil sampai dengan yang berjumlah besar.
Tipe semi supervised learning memiliki dua metode yang biasa digunakan yaitu metode self training dan co training. Beberapa contoh dari tipe machine learning antara lain speech recognition, web content classification, dan the document classification.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Algoritma machine learning perlu diketahui dan dipelajari oleh para calon praktisi data. Pengguna dapat memilih algoritma yang sesuai dengan data yang tersedia. Oleh karena itu pengguna perlu memahami tipe-tipe machine learning yang dapat dipilih.
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 dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita